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Repository: sshaoshuai/Pointnet2.PyTorch
Branch: master
Commit: fce17c2a2df2
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Directory structure:
gitextract__re0lvaz/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── pointnet2/
│ ├── pointnet2_modules.py
│ ├── pointnet2_utils.py
│ ├── pytorch_utils.py
│ ├── setup.py
│ └── src/
│ ├── ball_query.cpp
│ ├── ball_query_gpu.cu
│ ├── ball_query_gpu.h
│ ├── cuda_utils.h
│ ├── group_points.cpp
│ ├── group_points_gpu.cu
│ ├── group_points_gpu.h
│ ├── interpolate.cpp
│ ├── interpolate_gpu.cu
│ ├── interpolate_gpu.h
│ ├── pointnet2_api.cpp
│ ├── sampling.cpp
│ ├── sampling_gpu.cu
│ └── sampling_gpu.h
└── tools/
├── _init_path.py
├── data/
│ └── KITTI/
│ └── ImageSets/
│ ├── test.txt
│ ├── train.txt
│ ├── trainval.txt
│ └── val.txt
├── dataset.py
├── kitti_utils.py
├── pointnet2_msg.py
└── train_and_eval.py
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitignore
================================================
pointnet2/build/
pointnet2/dist/
pointnet2/pointnet2.egg-info/
__pycache__/
================================================
FILE: LICENSE
================================================
MIT License
Copyright (c) 2019 Shaoshuai Shi
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
================================================
FILE: README.md
================================================
# Pointnet2.PyTorch
* PyTorch implementation of [PointNet++](https://arxiv.org/abs/1706.02413) based on [erikwijmans/Pointnet2_PyTorch](https://github.com/erikwijmans/Pointnet2_PyTorch).
* Faster than the original codes by re-implementing the CUDA operations.
## Installation
### Requirements
* Linux (tested on Ubuntu 14.04/16.04)
* Python 3.6+
* PyTorch 1.0
### Install
Install this library by running the following command:
```shell
cd pointnet2
python setup.py install
cd ../
```
## Examples
Here I provide a simple example to use this library in the task of KITTI ourdoor foreground point cloud segmentation, and you could refer to the paper [PointRCNN](https://arxiv.org/abs/1812.04244) for the details of task description and foreground label generation.
1. Download the training data from [KITTI 3D object detection](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d) website and organize the downloaded files as follows:
```
Pointnet2.PyTorch
├── pointnet2
├── tools
│ ├──data
│ │ ├── KITTI
│ │ │ ├── ImageSets
│ │ │ ├── object
│ │ │ │ ├──training
│ │ │ │ ├──calib & velodyne & label_2 & image_2
│ │ train_and_eval.py
```
2. Run the following command to train and evaluate:
```shell
cd tools
python train_and_eval.py --batch_size 8 --epochs 100 --ckpt_save_interval 2
```
## Project using this repo:
* [PointRCNN](https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN): 3D object detector from raw point cloud.
## Acknowledgement
* [charlesq34/pointnet2](https://github.com/charlesq34/pointnet2): Paper author and official code repo.
* [erikwijmans/Pointnet2_PyTorch](https://github.com/erikwijmans/Pointnet2_PyTorch): Initial work of PyTorch implementation of PointNet++.
================================================
FILE: pointnet2/pointnet2_modules.py
================================================
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from . import pointnet2_utils
from . import pytorch_utils as pt_utils
from typing import List
class _PointnetSAModuleBase(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.npoint = None
self.groupers = None
self.mlps = None
self.pool_method = 'max_pool'
def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor):
"""
:param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features
:param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features
:param new_xyz:
:return:
new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz
new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors
"""
new_features_list = []
xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous()
if new_xyz is None:
new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation(
xyz_flipped,
pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint)
).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None
for i in range(len(self.groupers)):
new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample)
new_features = self.mlps[i](new_features) # (B, mlp[-1], npoint, nsample)
if self.pool_method == 'max_pool':
new_features = F.max_pool2d(
new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)]
) # (B, mlp[-1], npoint, 1)
elif self.pool_method == 'avg_pool':
new_features = F.avg_pool2d(
new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)]
) # (B, mlp[-1], npoint, 1)
else:
raise NotImplementedError
new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint)
new_features_list.append(new_features)
return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)
class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase):
"""Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping"""
def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True,
use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False):
"""
:param npoint: int
:param radii: list of float, list of radii to group with
:param nsamples: list of int, number of samples in each ball query
:param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale
:param bn: whether to use batchnorm
:param use_xyz:
:param pool_method: max_pool / avg_pool
:param instance_norm: whether to use instance_norm
"""
super().__init__()
assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps)
self.npoint = npoint
self.groupers = nn.ModuleList()
self.mlps = nn.ModuleList()
for i in range(len(radii)):
radius = radii[i]
nsample = nsamples[i]
self.groupers.append(
pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz)
if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz)
)
mlp_spec = mlps[i]
if use_xyz:
mlp_spec[0] += 3
self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm))
self.pool_method = pool_method
class PointnetSAModule(PointnetSAModuleMSG):
"""Pointnet set abstraction layer"""
def __init__(self, *, mlp: List[int], npoint: int = None, radius: float = None, nsample: int = None,
bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False):
"""
:param mlp: list of int, spec of the pointnet before the global max_pool
:param npoint: int, number of features
:param radius: float, radius of ball
:param nsample: int, number of samples in the ball query
:param bn: whether to use batchnorm
:param use_xyz:
:param pool_method: max_pool / avg_pool
:param instance_norm: whether to use instance_norm
"""
super().__init__(
mlps=[mlp], npoint=npoint, radii=[radius], nsamples=[nsample], bn=bn, use_xyz=use_xyz,
pool_method=pool_method, instance_norm=instance_norm
)
class PointnetFPModule(nn.Module):
r"""Propigates the features of one set to another"""
def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True):
"""
:param mlp: list of int
:param bn: whether to use batchnorm
"""
super().__init__()
self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn)
def forward(
self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor
) -> torch.Tensor:
"""
:param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features
:param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features
:param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to
:param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated
:return:
new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features
"""
if known is not None:
dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known)
dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8)
norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True)
weight = dist_recip / norm
interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight)
else:
interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1))
if unknow_feats is not None:
new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n)
else:
new_features = interpolated_feats
new_features = new_features.unsqueeze(-1)
new_features = self.mlp(new_features)
return new_features.squeeze(-1)
if __name__ == "__main__":
pass
================================================
FILE: pointnet2/pointnet2_utils.py
================================================
import torch
from torch.autograd import Variable
from torch.autograd import Function
import torch.nn as nn
from typing import Tuple
import pointnet2_cuda as pointnet2
class FurthestPointSampling(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, xyz: torch.Tensor, npoint: int) -> torch.Tensor:
"""
Uses iterative furthest point sampling to select a set of npoint features that have the largest
minimum distance
:param ctx:
:param xyz: (B, N, 3) where N > npoint
:param npoint: int, number of features in the sampled set
:return:
output: (B, npoint) tensor containing the set
"""
assert xyz.is_contiguous()
B, N, _ = xyz.size()
output = torch.cuda.IntTensor(B, npoint)
temp = torch.cuda.FloatTensor(B, N).fill_(1e10)
pointnet2.furthest_point_sampling_wrapper(B, N, npoint, xyz, temp, output)
return output
@staticmethod
def backward(xyz, a=None):
return None, None
furthest_point_sample = FurthestPointSampling.apply
class GatherOperation(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
:param ctx:
:param features: (B, C, N)
:param idx: (B, npoint) index tensor of the features to gather
:return:
output: (B, C, npoint)
"""
assert features.is_contiguous()
assert idx.is_contiguous()
B, npoint = idx.size()
_, C, N = features.size()
output = torch.cuda.FloatTensor(B, C, npoint)
pointnet2.gather_points_wrapper(B, C, N, npoint, features, idx, output)
ctx.for_backwards = (idx, C, N)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_out):
idx, C, N = ctx.for_backwards
B, npoint = idx.size()
grad_features = Variable(torch.cuda.FloatTensor(B, C, N).zero_())
grad_out_data = grad_out.data.contiguous()
pointnet2.gather_points_grad_wrapper(B, C, N, npoint, grad_out_data, idx, grad_features.data)
return grad_features, None
gather_operation = GatherOperation.apply
class ThreeNN(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
Find the three nearest neighbors of unknown in known
:param ctx:
:param unknown: (B, N, 3)
:param known: (B, M, 3)
:return:
dist: (B, N, 3) l2 distance to the three nearest neighbors
idx: (B, N, 3) index of 3 nearest neighbors
"""
assert unknown.is_contiguous()
assert known.is_contiguous()
B, N, _ = unknown.size()
m = known.size(1)
dist2 = torch.cuda.FloatTensor(B, N, 3)
idx = torch.cuda.IntTensor(B, N, 3)
pointnet2.three_nn_wrapper(B, N, m, unknown, known, dist2, idx)
return torch.sqrt(dist2), idx
@staticmethod
def backward(ctx, a=None, b=None):
return None, None
three_nn = ThreeNN.apply
class ThreeInterpolate(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor, weight: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
Performs weight linear interpolation on 3 features
:param ctx:
:param features: (B, C, M) Features descriptors to be interpolated from
:param idx: (B, n, 3) three nearest neighbors of the target features in features
:param weight: (B, n, 3) weights
:return:
output: (B, C, N) tensor of the interpolated features
"""
assert features.is_contiguous()
assert idx.is_contiguous()
assert weight.is_contiguous()
B, c, m = features.size()
n = idx.size(1)
ctx.three_interpolate_for_backward = (idx, weight, m)
output = torch.cuda.FloatTensor(B, c, n)
pointnet2.three_interpolate_wrapper(B, c, m, n, features, idx, weight, output)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_out: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
:param ctx:
:param grad_out: (B, C, N) tensor with gradients of outputs
:return:
grad_features: (B, C, M) tensor with gradients of features
None:
None:
"""
idx, weight, m = ctx.three_interpolate_for_backward
B, c, n = grad_out.size()
grad_features = Variable(torch.cuda.FloatTensor(B, c, m).zero_())
grad_out_data = grad_out.data.contiguous()
pointnet2.three_interpolate_grad_wrapper(B, c, n, m, grad_out_data, idx, weight, grad_features.data)
return grad_features, None, None
three_interpolate = ThreeInterpolate.apply
class GroupingOperation(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
:param ctx:
:param features: (B, C, N) tensor of features to group
:param idx: (B, npoint, nsample) tensor containing the indicies of features to group with
:return:
output: (B, C, npoint, nsample) tensor
"""
assert features.is_contiguous()
assert idx.is_contiguous()
B, nfeatures, nsample = idx.size()
_, C, N = features.size()
output = torch.cuda.FloatTensor(B, C, nfeatures, nsample)
pointnet2.group_points_wrapper(B, C, N, nfeatures, nsample, features, idx, output)
ctx.for_backwards = (idx, N)
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_out: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
"""
:param ctx:
:param grad_out: (B, C, npoint, nsample) tensor of the gradients of the output from forward
:return:
grad_features: (B, C, N) gradient of the features
"""
idx, N = ctx.for_backwards
B, C, npoint, nsample = grad_out.size()
grad_features = Variable(torch.cuda.FloatTensor(B, C, N).zero_())
grad_out_data = grad_out.data.contiguous()
pointnet2.group_points_grad_wrapper(B, C, N, npoint, nsample, grad_out_data, idx, grad_features.data)
return grad_features, None
grouping_operation = GroupingOperation.apply
class BallQuery(Function):
@staticmethod
def forward(ctx, radius: float, nsample: int, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""
:param ctx:
:param radius: float, radius of the balls
:param nsample: int, maximum number of features in the balls
:param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the features
:param new_xyz: (B, npoint, 3) centers of the ball query
:return:
idx: (B, npoint, nsample) tensor with the indicies of the features that form the query balls
"""
assert new_xyz.is_contiguous()
assert xyz.is_contiguous()
B, N, _ = xyz.size()
npoint = new_xyz.size(1)
idx = torch.cuda.IntTensor(B, npoint, nsample).zero_()
pointnet2.ball_query_wrapper(B, N, npoint, radius, nsample, new_xyz, xyz, idx)
return idx
@staticmethod
def backward(ctx, a=None):
return None, None, None, None
ball_query = BallQuery.apply
class QueryAndGroup(nn.Module):
def __init__(self, radius: float, nsample: int, use_xyz: bool = True):
"""
:param radius: float, radius of ball
:param nsample: int, maximum number of features to gather in the ball
:param use_xyz:
"""
super().__init__()
self.radius, self.nsample, self.use_xyz = radius, nsample, use_xyz
def forward(self, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None) -> Tuple[torch.Tensor]:
"""
:param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the features
:param new_xyz: (B, npoint, 3) centroids
:param features: (B, C, N) descriptors of the features
:return:
new_features: (B, 3 + C, npoint, nsample)
"""
idx = ball_query(self.radius, self.nsample, xyz, new_xyz)
xyz_trans = xyz.transpose(1, 2).contiguous()
grouped_xyz = grouping_operation(xyz_trans, idx) # (B, 3, npoint, nsample)
grouped_xyz -= new_xyz.transpose(1, 2).unsqueeze(-1)
if features is not None:
grouped_features = grouping_operation(features, idx)
if self.use_xyz:
new_features = torch.cat([grouped_xyz, grouped_features], dim=1) # (B, C + 3, npoint, nsample)
else:
new_features = grouped_features
else:
assert self.use_xyz, "Cannot have not features and not use xyz as a feature!"
new_features = grouped_xyz
return new_features
class GroupAll(nn.Module):
def __init__(self, use_xyz: bool = True):
super().__init__()
self.use_xyz = use_xyz
def forward(self, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None):
"""
:param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the features
:param new_xyz: ignored
:param features: (B, C, N) descriptors of the features
:return:
new_features: (B, C + 3, 1, N)
"""
grouped_xyz = xyz.transpose(1, 2).unsqueeze(2)
if features is not None:
grouped_features = features.unsqueeze(2)
if self.use_xyz:
new_features = torch.cat([grouped_xyz, grouped_features], dim=1) # (B, 3 + C, 1, N)
else:
new_features = grouped_features
else:
new_features = grouped_xyz
return new_features
================================================
FILE: pointnet2/pytorch_utils.py
================================================
import torch.nn as nn
from typing import List, Tuple
class SharedMLP(nn.Sequential):
def __init__(
self,
args: List[int],
*,
bn: bool = False,
activation=nn.ReLU(inplace=True),
preact: bool = False,
first: bool = False,
name: str = "",
instance_norm: bool = False,
):
super().__init__()
for i in range(len(args) - 1):
self.add_module(
name + 'layer{}'.format(i),
Conv2d(
args[i],
args[i + 1],
bn=(not first or not preact or (i != 0)) and bn,
activation=activation
if (not first or not preact or (i != 0)) else None,
preact=preact,
instance_norm=instance_norm
)
)
class _ConvBase(nn.Sequential):
def __init__(
self,
in_size,
out_size,
kernel_size,
stride,
padding,
activation,
bn,
init,
conv=None,
batch_norm=None,
bias=True,
preact=False,
name="",
instance_norm=False,
instance_norm_func=None
):
super().__init__()
bias = bias and (not bn)
conv_unit = conv(
in_size,
out_size,
kernel_size=kernel_size,
stride=stride,
padding=padding,
bias=bias
)
init(conv_unit.weight)
if bias:
nn.init.constant_(conv_unit.bias, 0)
if bn:
if not preact:
bn_unit = batch_norm(out_size)
else:
bn_unit = batch_norm(in_size)
if instance_norm:
if not preact:
in_unit = instance_norm_func(out_size, affine=False, track_running_stats=False)
else:
in_unit = instance_norm_func(in_size, affine=False, track_running_stats=False)
if preact:
if bn:
self.add_module(name + 'bn', bn_unit)
if activation is not None:
self.add_module(name + 'activation', activation)
if not bn and instance_norm:
self.add_module(name + 'in', in_unit)
self.add_module(name + 'conv', conv_unit)
if not preact:
if bn:
self.add_module(name + 'bn', bn_unit)
if activation is not None:
self.add_module(name + 'activation', activation)
if not bn and instance_norm:
self.add_module(name + 'in', in_unit)
class _BNBase(nn.Sequential):
def __init__(self, in_size, batch_norm=None, name=""):
super().__init__()
self.add_module(name + "bn", batch_norm(in_size))
nn.init.constant_(self[0].weight, 1.0)
nn.init.constant_(self[0].bias, 0)
class BatchNorm1d(_BNBase):
def __init__(self, in_size: int, *, name: str = ""):
super().__init__(in_size, batch_norm=nn.BatchNorm1d, name=name)
class BatchNorm2d(_BNBase):
def __init__(self, in_size: int, name: str = ""):
super().__init__(in_size, batch_norm=nn.BatchNorm2d, name=name)
class Conv1d(_ConvBase):
def __init__(
self,
in_size: int,
out_size: int,
*,
kernel_size: int = 1,
stride: int = 1,
padding: int = 0,
activation=nn.ReLU(inplace=True),
bn: bool = False,
init=nn.init.kaiming_normal_,
bias: bool = True,
preact: bool = False,
name: str = "",
instance_norm=False
):
super().__init__(
in_size,
out_size,
kernel_size,
stride,
padding,
activation,
bn,
init,
conv=nn.Conv1d,
batch_norm=BatchNorm1d,
bias=bias,
preact=preact,
name=name,
instance_norm=instance_norm,
instance_norm_func=nn.InstanceNorm1d
)
class Conv2d(_ConvBase):
def __init__(
self,
in_size: int,
out_size: int,
*,
kernel_size: Tuple[int, int] = (1, 1),
stride: Tuple[int, int] = (1, 1),
padding: Tuple[int, int] = (0, 0),
activation=nn.ReLU(inplace=True),
bn: bool = False,
init=nn.init.kaiming_normal_,
bias: bool = True,
preact: bool = False,
name: str = "",
instance_norm=False
):
super().__init__(
in_size,
out_size,
kernel_size,
stride,
padding,
activation,
bn,
init,
conv=nn.Conv2d,
batch_norm=BatchNorm2d,
bias=bias,
preact=preact,
name=name,
instance_norm=instance_norm,
instance_norm_func=nn.InstanceNorm2d
)
class FC(nn.Sequential):
def __init__(
self,
in_size: int,
out_size: int,
*,
activation=nn.ReLU(inplace=True),
bn: bool = False,
init=None,
preact: bool = False,
name: str = ""
):
super().__init__()
fc = nn.Linear(in_size, out_size, bias=not bn)
if init is not None:
init(fc.weight)
if not bn:
nn.init.constant(fc.bias, 0)
if preact:
if bn:
self.add_module(name + 'bn', BatchNorm1d(in_size))
if activation is not None:
self.add_module(name + 'activation', activation)
self.add_module(name + 'fc', fc)
if not preact:
if bn:
self.add_module(name + 'bn', BatchNorm1d(out_size))
if activation is not None:
self.add_module(name + 'activation', activation)
================================================
FILE: pointnet2/setup.py
================================================
from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension
setup(
name='pointnet2',
ext_modules=[
CUDAExtension('pointnet2_cuda', [
'src/pointnet2_api.cpp',
'src/ball_query.cpp',
'src/ball_query_gpu.cu',
'src/group_points.cpp',
'src/group_points_gpu.cu',
'src/interpolate.cpp',
'src/interpolate_gpu.cu',
'src/sampling.cpp',
'src/sampling_gpu.cu',
],
extra_compile_args={'cxx': ['-g'],
'nvcc': ['-O2']})
],
cmdclass={'build_ext': BuildExtension}
)
================================================
FILE: pointnet2/src/ball_query.cpp
================================================
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <vector>
#include <THC/THC.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include "ball_query_gpu.h"
extern THCState *state;
#define CHECK_CUDA(x) AT_CHECK(x.type().is_cuda(), #x, " must be a CUDAtensor ")
#define CHECK_CONTIGUOUS(x) AT_CHECK(x.is_contiguous(), #x, " must be contiguous ")
#define CHECK_INPUT(x) CHECK_CUDA(x);CHECK_CONTIGUOUS(x)
int ball_query_wrapper_fast(int b, int n, int m, float radius, int nsample,
at::Tensor new_xyz_tensor, at::Tensor xyz_tensor, at::Tensor idx_tensor) {
CHECK_INPUT(new_xyz_tensor);
CHECK_INPUT(xyz_tensor);
const float *new_xyz = new_xyz_tensor.data<float>();
const float *xyz = xyz_tensor.data<float>();
int *idx = idx_tensor.data<int>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
ball_query_kernel_launcher_fast(b, n, m, radius, nsample, new_xyz, xyz, idx, stream);
return 1;
}
================================================
FILE: pointnet2/src/ball_query_gpu.cu
================================================
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "ball_query_gpu.h"
#include "cuda_utils.h"
__global__ void ball_query_kernel_fast(int b, int n, int m, float radius, int nsample,
const float *__restrict__ new_xyz, const float *__restrict__ xyz, int *__restrict__ idx) {
// new_xyz: (B, M, 3)
// xyz: (B, N, 3)
// output:
// idx: (B, M, nsample)
int bs_idx = blockIdx.y;
int pt_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (bs_idx >= b || pt_idx >= m) return;
new_xyz += bs_idx * m * 3 + pt_idx * 3;
xyz += bs_idx * n * 3;
idx += bs_idx * m * nsample + pt_idx * nsample;
float radius2 = radius * radius;
float new_x = new_xyz[0];
float new_y = new_xyz[1];
float new_z = new_xyz[2];
int cnt = 0;
for (int k = 0; k < n; ++k) {
float x = xyz[k * 3 + 0];
float y = xyz[k * 3 + 1];
float z = xyz[k * 3 + 2];
float d2 = (new_x - x) * (new_x - x) + (new_y - y) * (new_y - y) + (new_z - z) * (new_z - z);
if (d2 < radius2){
if (cnt == 0){
for (int l = 0; l < nsample; ++l) {
idx[l] = k;
}
}
idx[cnt] = k;
++cnt;
if (cnt >= nsample) break;
}
}
}
void ball_query_kernel_launcher_fast(int b, int n, int m, float radius, int nsample, \
const float *new_xyz, const float *xyz, int *idx, cudaStream_t stream) {
// new_xyz: (B, M, 3)
// xyz: (B, N, 3)
// output:
// idx: (B, M, nsample)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(m, THREADS_PER_BLOCK), b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
ball_query_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, n, m, radius, nsample, new_xyz, xyz, idx);
// cudaDeviceSynchronize(); // for using printf in kernel function
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
================================================
FILE: pointnet2/src/ball_query_gpu.h
================================================
#ifndef _BALL_QUERY_GPU_H
#define _BALL_QUERY_GPU_H
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <vector>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
int ball_query_wrapper_fast(int b, int n, int m, float radius, int nsample,
at::Tensor new_xyz_tensor, at::Tensor xyz_tensor, at::Tensor idx_tensor);
void ball_query_kernel_launcher_fast(int b, int n, int m, float radius, int nsample,
const float *xyz, const float *new_xyz, int *idx, cudaStream_t stream);
#endif
================================================
FILE: pointnet2/src/cuda_utils.h
================================================
#ifndef _CUDA_UTILS_H
#define _CUDA_UTILS_H
#include <cmath>
#define TOTAL_THREADS 1024
#define THREADS_PER_BLOCK 256
#define DIVUP(m,n) ((m) / (n) + ((m) % (n) > 0))
inline int opt_n_threads(int work_size) {
const int pow_2 = std::log(static_cast<double>(work_size)) / std::log(2.0);
return max(min(1 << pow_2, TOTAL_THREADS), 1);
}
#endif
================================================
FILE: pointnet2/src/group_points.cpp
================================================
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <vector>
#include <THC/THC.h>
#include "group_points_gpu.h"
extern THCState *state;
int group_points_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
at::Tensor grad_out_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor grad_points_tensor) {
float *grad_points = grad_points_tensor.data<float>();
const int *idx = idx_tensor.data<int>();
const float *grad_out = grad_out_tensor.data<float>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
group_points_grad_kernel_launcher_fast(b, c, n, npoints, nsample, grad_out, idx, grad_points, stream);
return 1;
}
int group_points_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
at::Tensor points_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor out_tensor) {
const float *points = points_tensor.data<float>();
const int *idx = idx_tensor.data<int>();
float *out = out_tensor.data<float>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
group_points_kernel_launcher_fast(b, c, n, npoints, nsample, points, idx, out, stream);
return 1;
}
================================================
FILE: pointnet2/src/group_points_gpu.cu
================================================
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "cuda_utils.h"
#include "group_points_gpu.h"
__global__ void group_points_grad_kernel_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
const float *__restrict__ grad_out, const int *__restrict__ idx, float *__restrict__ grad_points) {
// grad_out: (B, C, npoints, nsample)
// idx: (B, npoints, nsample)
// output:
// grad_points: (B, C, N)
int bs_idx = blockIdx.z;
int c_idx = blockIdx.y;
int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int pt_idx = index / nsample;
if (bs_idx >= b || c_idx >= c || pt_idx >= npoints) return;
int sample_idx = index % nsample;
grad_out += bs_idx * c * npoints * nsample + c_idx * npoints * nsample + pt_idx * nsample + sample_idx;
idx += bs_idx * npoints * nsample + pt_idx * nsample + sample_idx;
atomicAdd(grad_points + bs_idx * c * n + c_idx * n + idx[0] , grad_out[0]);
}
void group_points_grad_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
const float *grad_out, const int *idx, float *grad_points, cudaStream_t stream) {
// grad_out: (B, C, npoints, nsample)
// idx: (B, npoints, nsample)
// output:
// grad_points: (B, C, N)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(npoints * nsample, THREADS_PER_BLOCK), c, b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
group_points_grad_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, c, n, npoints, nsample, grad_out, idx, grad_points);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
__global__ void group_points_kernel_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
const float *__restrict__ points, const int *__restrict__ idx, float *__restrict__ out) {
// points: (B, C, N)
// idx: (B, npoints, nsample)
// output:
// out: (B, C, npoints, nsample)
int bs_idx = blockIdx.z;
int c_idx = blockIdx.y;
int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
int pt_idx = index / nsample;
if (bs_idx >= b || c_idx >= c || pt_idx >= npoints) return;
int sample_idx = index % nsample;
idx += bs_idx * npoints * nsample + pt_idx * nsample + sample_idx;
int in_idx = bs_idx * c * n + c_idx * n + idx[0];
int out_idx = bs_idx * c * npoints * nsample + c_idx * npoints * nsample + pt_idx * nsample + sample_idx;
out[out_idx] = points[in_idx];
}
void group_points_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
const float *points, const int *idx, float *out, cudaStream_t stream) {
// points: (B, C, N)
// idx: (B, npoints, nsample)
// output:
// out: (B, C, npoints, nsample)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(npoints * nsample, THREADS_PER_BLOCK), c, b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
group_points_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, c, n, npoints, nsample, points, idx, out);
// cudaDeviceSynchronize(); // for using printf in kernel function
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
================================================
FILE: pointnet2/src/group_points_gpu.h
================================================
#ifndef _GROUP_POINTS_GPU_H
#define _GROUP_POINTS_GPU_H
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <vector>
int group_points_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
at::Tensor points_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor out_tensor);
void group_points_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
const float *points, const int *idx, float *out, cudaStream_t stream);
int group_points_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
at::Tensor grad_out_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor grad_points_tensor);
void group_points_grad_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsample,
const float *grad_out, const int *idx, float *grad_points, cudaStream_t stream);
#endif
================================================
FILE: pointnet2/src/interpolate.cpp
================================================
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <vector>
#include <THC/THC.h>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include "interpolate_gpu.h"
extern THCState *state;
void three_nn_wrapper_fast(int b, int n, int m, at::Tensor unknown_tensor,
at::Tensor known_tensor, at::Tensor dist2_tensor, at::Tensor idx_tensor) {
const float *unknown = unknown_tensor.data<float>();
const float *known = known_tensor.data<float>();
float *dist2 = dist2_tensor.data<float>();
int *idx = idx_tensor.data<int>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
three_nn_kernel_launcher_fast(b, n, m, unknown, known, dist2, idx, stream);
}
void three_interpolate_wrapper_fast(int b, int c, int m, int n,
at::Tensor points_tensor,
at::Tensor idx_tensor,
at::Tensor weight_tensor,
at::Tensor out_tensor) {
const float *points = points_tensor.data<float>();
const float *weight = weight_tensor.data<float>();
float *out = out_tensor.data<float>();
const int *idx = idx_tensor.data<int>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
three_interpolate_kernel_launcher_fast(b, c, m, n, points, idx, weight, out, stream);
}
void three_interpolate_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int m,
at::Tensor grad_out_tensor,
at::Tensor idx_tensor,
at::Tensor weight_tensor,
at::Tensor grad_points_tensor) {
const float *grad_out = grad_out_tensor.data<float>();
const float *weight = weight_tensor.data<float>();
float *grad_points = grad_points_tensor.data<float>();
const int *idx = idx_tensor.data<int>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
three_interpolate_grad_kernel_launcher_fast(b, c, n, m, grad_out, idx, weight, grad_points, stream);
}
================================================
FILE: pointnet2/src/interpolate_gpu.cu
================================================
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "cuda_utils.h"
#include "interpolate_gpu.h"
__global__ void three_nn_kernel_fast(int b, int n, int m, const float *__restrict__ unknown,
const float *__restrict__ known, float *__restrict__ dist2, int *__restrict__ idx) {
// unknown: (B, N, 3)
// known: (B, M, 3)
// output:
// dist2: (B, N, 3)
// idx: (B, N, 3)
int bs_idx = blockIdx.y;
int pt_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (bs_idx >= b || pt_idx >= n) return;
unknown += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
known += bs_idx * m * 3;
dist2 += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
idx += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
float ux = unknown[0];
float uy = unknown[1];
float uz = unknown[2];
double best1 = 1e40, best2 = 1e40, best3 = 1e40;
int besti1 = 0, besti2 = 0, besti3 = 0;
for (int k = 0; k < m; ++k) {
float x = known[k * 3 + 0];
float y = known[k * 3 + 1];
float z = known[k * 3 + 2];
float d = (ux - x) * (ux - x) + (uy - y) * (uy - y) + (uz - z) * (uz - z);
if (d < best1) {
best3 = best2; besti3 = besti2;
best2 = best1; besti2 = besti1;
best1 = d; besti1 = k;
}
else if (d < best2) {
best3 = best2; besti3 = besti2;
best2 = d; besti2 = k;
}
else if (d < best3) {
best3 = d; besti3 = k;
}
}
dist2[0] = best1; dist2[1] = best2; dist2[2] = best3;
idx[0] = besti1; idx[1] = besti2; idx[2] = besti3;
}
void three_nn_kernel_launcher_fast(int b, int n, int m, const float *unknown,
const float *known, float *dist2, int *idx, cudaStream_t stream) {
// unknown: (B, N, 3)
// known: (B, M, 3)
// output:
// dist2: (B, N, 3)
// idx: (B, N, 3)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(n, THREADS_PER_BLOCK), b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
three_nn_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, n, m, unknown, known, dist2, idx);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
__global__ void three_interpolate_kernel_fast(int b, int c, int m, int n, const float *__restrict__ points,
const int *__restrict__ idx, const float *__restrict__ weight, float *__restrict__ out) {
// points: (B, C, M)
// idx: (B, N, 3)
// weight: (B, N, 3)
// output:
// out: (B, C, N)
int bs_idx = blockIdx.z;
int c_idx = blockIdx.y;
int pt_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (bs_idx >= b || c_idx >= c || pt_idx >= n) return;
weight += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
points += bs_idx * c * m + c_idx * m;
idx += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
out += bs_idx * c * n + c_idx * n;
out[pt_idx] = weight[0] * points[idx[0]] + weight[1] * points[idx[1]] + weight[2] * points[idx[2]];
}
void three_interpolate_kernel_launcher_fast(int b, int c, int m, int n,
const float *points, const int *idx, const float *weight, float *out, cudaStream_t stream) {
// points: (B, C, M)
// idx: (B, N, 3)
// weight: (B, N, 3)
// output:
// out: (B, C, N)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(n, THREADS_PER_BLOCK), c, b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
three_interpolate_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, c, m, n, points, idx, weight, out);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
__global__ void three_interpolate_grad_kernel_fast(int b, int c, int n, int m, const float *__restrict__ grad_out,
const int *__restrict__ idx, const float *__restrict__ weight, float *__restrict__ grad_points) {
// grad_out: (B, C, N)
// weight: (B, N, 3)
// output:
// grad_points: (B, C, M)
int bs_idx = blockIdx.z;
int c_idx = blockIdx.y;
int pt_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (bs_idx >= b || c_idx >= c || pt_idx >= n) return;
grad_out += bs_idx * c * n + c_idx * n + pt_idx;
weight += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
grad_points += bs_idx * c * m + c_idx * m;
idx += bs_idx * n * 3 + pt_idx * 3;
atomicAdd(grad_points + idx[0], grad_out[0] * weight[0]);
atomicAdd(grad_points + idx[1], grad_out[0] * weight[1]);
atomicAdd(grad_points + idx[2], grad_out[0] * weight[2]);
}
void three_interpolate_grad_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int m, const float *grad_out,
const int *idx, const float *weight, float *grad_points, cudaStream_t stream) {
// grad_out: (B, C, N)
// weight: (B, N, 3)
// output:
// grad_points: (B, C, M)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(n, THREADS_PER_BLOCK), c, b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
three_interpolate_grad_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, c, n, m, grad_out, idx, weight, grad_points);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
================================================
FILE: pointnet2/src/interpolate_gpu.h
================================================
#ifndef _INTERPOLATE_GPU_H
#define _INTERPOLATE_GPU_H
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include<vector>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
void three_nn_wrapper_fast(int b, int n, int m, at::Tensor unknown_tensor,
at::Tensor known_tensor, at::Tensor dist2_tensor, at::Tensor idx_tensor);
void three_nn_kernel_launcher_fast(int b, int n, int m, const float *unknown,
const float *known, float *dist2, int *idx, cudaStream_t stream);
void three_interpolate_wrapper_fast(int b, int c, int m, int n, at::Tensor points_tensor,
at::Tensor idx_tensor, at::Tensor weight_tensor, at::Tensor out_tensor);
void three_interpolate_kernel_launcher_fast(int b, int c, int m, int n,
const float *points, const int *idx, const float *weight, float *out, cudaStream_t stream);
void three_interpolate_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int m, at::Tensor grad_out_tensor,
at::Tensor idx_tensor, at::Tensor weight_tensor, at::Tensor grad_points_tensor);
void three_interpolate_grad_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int m, const float *grad_out,
const int *idx, const float *weight, float *grad_points, cudaStream_t stream);
#endif
================================================
FILE: pointnet2/src/pointnet2_api.cpp
================================================
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <torch/extension.h>
#include "ball_query_gpu.h"
#include "group_points_gpu.h"
#include "sampling_gpu.h"
#include "interpolate_gpu.h"
PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
m.def("ball_query_wrapper", &ball_query_wrapper_fast, "ball_query_wrapper_fast");
m.def("group_points_wrapper", &group_points_wrapper_fast, "group_points_wrapper_fast");
m.def("group_points_grad_wrapper", &group_points_grad_wrapper_fast, "group_points_grad_wrapper_fast");
m.def("gather_points_wrapper", &gather_points_wrapper_fast, "gather_points_wrapper_fast");
m.def("gather_points_grad_wrapper", &gather_points_grad_wrapper_fast, "gather_points_grad_wrapper_fast");
m.def("furthest_point_sampling_wrapper", &furthest_point_sampling_wrapper, "furthest_point_sampling_wrapper");
m.def("three_nn_wrapper", &three_nn_wrapper_fast, "three_nn_wrapper_fast");
m.def("three_interpolate_wrapper", &three_interpolate_wrapper_fast, "three_interpolate_wrapper_fast");
m.def("three_interpolate_grad_wrapper", &three_interpolate_grad_wrapper_fast, "three_interpolate_grad_wrapper_fast");
}
================================================
FILE: pointnet2/src/sampling.cpp
================================================
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <ATen/cuda/CUDAContext.h>
#include <vector>
#include <THC/THC.h>
#include "sampling_gpu.h"
extern THCState *state;
int gather_points_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints,
at::Tensor points_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor out_tensor){
const float *points = points_tensor.data<float>();
const int *idx = idx_tensor.data<int>();
float *out = out_tensor.data<float>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
gather_points_kernel_launcher_fast(b, c, n, npoints, points, idx, out, stream);
return 1;
}
int gather_points_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints,
at::Tensor grad_out_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor grad_points_tensor) {
const float *grad_out = grad_out_tensor.data<float>();
const int *idx = idx_tensor.data<int>();
float *grad_points = grad_points_tensor.data<float>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
gather_points_grad_kernel_launcher_fast(b, c, n, npoints, grad_out, idx, grad_points, stream);
return 1;
}
int furthest_point_sampling_wrapper(int b, int n, int m,
at::Tensor points_tensor, at::Tensor temp_tensor, at::Tensor idx_tensor) {
const float *points = points_tensor.data<float>();
float *temp = temp_tensor.data<float>();
int *idx = idx_tensor.data<int>();
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
furthest_point_sampling_kernel_launcher(b, n, m, points, temp, idx, stream);
return 1;
}
================================================
FILE: pointnet2/src/sampling_gpu.cu
================================================
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "cuda_utils.h"
#include "sampling_gpu.h"
__global__ void gather_points_kernel_fast(int b, int c, int n, int m,
const float *__restrict__ points, const int *__restrict__ idx, float *__restrict__ out) {
// points: (B, C, N)
// idx: (B, M)
// output:
// out: (B, C, M)
int bs_idx = blockIdx.z;
int c_idx = blockIdx.y;
int pt_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (bs_idx >= b || c_idx >= c || pt_idx >= m) return;
out += bs_idx * c * m + c_idx * m + pt_idx;
idx += bs_idx * m + pt_idx;
points += bs_idx * c * n + c_idx * n;
out[0] = points[idx[0]];
}
void gather_points_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints,
const float *points, const int *idx, float *out, cudaStream_t stream) {
// points: (B, C, N)
// idx: (B, npoints)
// output:
// out: (B, C, npoints)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(npoints, THREADS_PER_BLOCK), c, b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
gather_points_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, c, n, npoints, points, idx, out);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
__global__ void gather_points_grad_kernel_fast(int b, int c, int n, int m, const float *__restrict__ grad_out,
const int *__restrict__ idx, float *__restrict__ grad_points) {
// grad_out: (B, C, M)
// idx: (B, M)
// output:
// grad_points: (B, C, N)
int bs_idx = blockIdx.z;
int c_idx = blockIdx.y;
int pt_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (bs_idx >= b || c_idx >= c || pt_idx >= m) return;
grad_out += bs_idx * c * m + c_idx * m + pt_idx;
idx += bs_idx * m + pt_idx;
grad_points += bs_idx * c * n + c_idx * n;
atomicAdd(grad_points + idx[0], grad_out[0]);
}
void gather_points_grad_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints,
const float *grad_out, const int *idx, float *grad_points, cudaStream_t stream) {
// grad_out: (B, C, npoints)
// idx: (B, npoints)
// output:
// grad_points: (B, C, N)
cudaError_t err;
dim3 blocks(DIVUP(npoints, THREADS_PER_BLOCK), c, b); // blockIdx.x(col), blockIdx.y(row)
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK);
gather_points_grad_kernel_fast<<<blocks, threads, 0, stream>>>(b, c, n, npoints, grad_out, idx, grad_points);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
__device__ void __update(float *__restrict__ dists, int *__restrict__ dists_i, int idx1, int idx2){
const float v1 = dists[idx1], v2 = dists[idx2];
const int i1 = dists_i[idx1], i2 = dists_i[idx2];
dists[idx1] = max(v1, v2);
dists_i[idx1] = v2 > v1 ? i2 : i1;
}
template <unsigned int block_size>
__global__ void furthest_point_sampling_kernel(int b, int n, int m,
const float *__restrict__ dataset, float *__restrict__ temp, int *__restrict__ idxs) {
// dataset: (B, N, 3)
// tmp: (B, N)
// output:
// idx: (B, M)
if (m <= 0) return;
__shared__ float dists[block_size];
__shared__ int dists_i[block_size];
int batch_index = blockIdx.x;
dataset += batch_index * n * 3;
temp += batch_index * n;
idxs += batch_index * m;
int tid = threadIdx.x;
const int stride = block_size;
int old = 0;
if (threadIdx.x == 0)
idxs[0] = old;
__syncthreads();
for (int j = 1; j < m; j++) {
int besti = 0;
float best = -1;
float x1 = dataset[old * 3 + 0];
float y1 = dataset[old * 3 + 1];
float z1 = dataset[old * 3 + 2];
for (int k = tid; k < n; k += stride) {
float x2, y2, z2;
x2 = dataset[k * 3 + 0];
y2 = dataset[k * 3 + 1];
z2 = dataset[k * 3 + 2];
// float mag = (x2 * x2) + (y2 * y2) + (z2 * z2);
// if (mag <= 1e-3)
// continue;
float d = (x2 - x1) * (x2 - x1) + (y2 - y1) * (y2 - y1) + (z2 - z1) * (z2 - z1);
float d2 = min(d, temp[k]);
temp[k] = d2;
besti = d2 > best ? k : besti;
best = d2 > best ? d2 : best;
}
dists[tid] = best;
dists_i[tid] = besti;
__syncthreads();
if (block_size >= 1024) {
if (tid < 512) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 512);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 512) {
if (tid < 256) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 256);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 256) {
if (tid < 128) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 128);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 128) {
if (tid < 64) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 64);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 64) {
if (tid < 32) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 32);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 32) {
if (tid < 16) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 16);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 16) {
if (tid < 8) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 8);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 8) {
if (tid < 4) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 4);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 4) {
if (tid < 2) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 2);
}
__syncthreads();
}
if (block_size >= 2) {
if (tid < 1) {
__update(dists, dists_i, tid, tid + 1);
}
__syncthreads();
}
old = dists_i[0];
if (tid == 0)
idxs[j] = old;
}
}
void furthest_point_sampling_kernel_launcher(int b, int n, int m,
const float *dataset, float *temp, int *idxs, cudaStream_t stream) {
// dataset: (B, N, 3)
// tmp: (B, N)
// output:
// idx: (B, M)
cudaError_t err;
unsigned int n_threads = opt_n_threads(n);
switch (n_threads) {
case 1024:
furthest_point_sampling_kernel<1024><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 512:
furthest_point_sampling_kernel<512><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 256:
furthest_point_sampling_kernel<256><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 128:
furthest_point_sampling_kernel<128><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 64:
furthest_point_sampling_kernel<64><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 32:
furthest_point_sampling_kernel<32><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 16:
furthest_point_sampling_kernel<16><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 8:
furthest_point_sampling_kernel<8><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 4:
furthest_point_sampling_kernel<4><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 2:
furthest_point_sampling_kernel<2><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
case 1:
furthest_point_sampling_kernel<1><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs); break;
default:
furthest_point_sampling_kernel<512><<<b, n_threads, 0, stream>>>(b, n, m, dataset, temp, idxs);
}
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err) {
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
================================================
FILE: pointnet2/src/sampling_gpu.h
================================================
#ifndef _SAMPLING_GPU_H
#define _SAMPLING_GPU_H
#include <torch/serialize/tensor.h>
#include <ATen/cuda/CUDAContext.h>
#include<vector>
int gather_points_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints,
at::Tensor points_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor out_tensor);
void gather_points_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints,
const float *points, const int *idx, float *out, cudaStream_t stream);
int gather_points_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints,
at::Tensor grad_out_tensor, at::Tensor idx_tensor, at::Tensor grad_points_tensor);
void gather_points_grad_kernel_launcher_fast(int b, int c, int n, int npoints,
const float *grad_out, const int *idx, float *grad_points, cudaStream_t stream);
int furthest_point_sampling_wrapper(int b, int n, int m,
at::Tensor points_tensor, at::Tensor temp_tensor, at::Tensor idx_tensor);
void furthest_point_sampling_kernel_launcher(int b, int n, int m,
const float *dataset, float *temp, int *idxs, cudaStream_t stream);
#endif
================================================
FILE: tools/_init_path.py
================================================
import os, sys
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '../'))
================================================
FILE: tools/data/KITTI/ImageSets/test.txt
================================================
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gitextract__re0lvaz/
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│ ├── interpolate_gpu.cu
│ ├── interpolate_gpu.h
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│ ├── sampling.cpp
│ ├── sampling_gpu.cu
│ └── sampling_gpu.h
└── tools/
├── _init_path.py
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│ └── KITTI/
│ └── ImageSets/
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│ ├── train.txt
│ ├── trainval.txt
│ └── val.txt
├── dataset.py
├── kitti_utils.py
├── pointnet2_msg.py
└── train_and_eval.py
SYMBOL INDEX (107 symbols across 13 files)
FILE: pointnet2/pointnet2_modules.py
class _PointnetSAModuleBase (line 10) | class _PointnetSAModuleBase(nn.Module):
method __init__ (line 12) | def __init__(self):
method forward (line 19) | def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, ne...
class PointnetSAModuleMSG (line 58) | class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase):
method __init__ (line 61) | def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[...
class PointnetSAModule (line 95) | class PointnetSAModule(PointnetSAModuleMSG):
method __init__ (line 98) | def __init__(self, *, mlp: List[int], npoint: int = None, radius: floa...
class PointnetFPModule (line 116) | class PointnetFPModule(nn.Module):
method __init__ (line 119) | def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True):
method forward (line 127) | def forward(
FILE: pointnet2/pointnet2_utils.py
class FurthestPointSampling (line 10) | class FurthestPointSampling(Function):
method forward (line 12) | def forward(ctx, xyz: torch.Tensor, npoint: int) -> torch.Tensor:
method backward (line 32) | def backward(xyz, a=None):
class GatherOperation (line 39) | class GatherOperation(Function):
method forward (line 42) | def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor) -> torch.T...
method backward (line 63) | def backward(ctx, grad_out):
class ThreeNN (line 76) | class ThreeNN(Function):
method forward (line 79) | def forward(ctx, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor) -> Tuple[...
method backward (line 101) | def backward(ctx, a=None, b=None):
class ThreeInterpolate (line 108) | class ThreeInterpolate(Function):
method forward (line 111) | def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor, weight: to...
method backward (line 134) | def backward(ctx, grad_out: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch...
class GroupingOperation (line 156) | class GroupingOperation(Function):
method forward (line 159) | def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor) -> torch.T...
method backward (line 180) | def backward(ctx, grad_out: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch...
class BallQuery (line 200) | class BallQuery(Function):
method forward (line 203) | def forward(ctx, radius: float, nsample: int, xyz: torch.Tensor, new_x...
method backward (line 224) | def backward(ctx, a=None):
class QueryAndGroup (line 231) | class QueryAndGroup(nn.Module):
method __init__ (line 232) | def __init__(self, radius: float, nsample: int, use_xyz: bool = True):
method forward (line 241) | def forward(self, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor, features: ...
class GroupAll (line 267) | class GroupAll(nn.Module):
method __init__ (line 268) | def __init__(self, use_xyz: bool = True):
method forward (line 272) | def forward(self, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor, features: ...
FILE: pointnet2/pytorch_utils.py
class SharedMLP (line 5) | class SharedMLP(nn.Sequential):
method __init__ (line 7) | def __init__(
class _ConvBase (line 35) | class _ConvBase(nn.Sequential):
method __init__ (line 37) | def __init__(
class _BNBase (line 104) | class _BNBase(nn.Sequential):
method __init__ (line 106) | def __init__(self, in_size, batch_norm=None, name=""):
class BatchNorm1d (line 114) | class BatchNorm1d(_BNBase):
method __init__ (line 116) | def __init__(self, in_size: int, *, name: str = ""):
class BatchNorm2d (line 120) | class BatchNorm2d(_BNBase):
method __init__ (line 122) | def __init__(self, in_size: int, name: str = ""):
class Conv1d (line 126) | class Conv1d(_ConvBase):
method __init__ (line 128) | def __init__(
class Conv2d (line 163) | class Conv2d(_ConvBase):
method __init__ (line 165) | def __init__(
class FC (line 200) | class FC(nn.Sequential):
method __init__ (line 202) | def __init__(
FILE: pointnet2/src/ball_query.cpp
function ball_query_wrapper_fast (line 14) | int ball_query_wrapper_fast(int b, int n, int m, float radius, int nsample,
FILE: pointnet2/src/cuda_utils.h
function opt_n_threads (line 10) | inline int opt_n_threads(int work_size) {
FILE: pointnet2/src/group_points.cpp
function group_points_grad_wrapper_fast (line 11) | int group_points_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints, int...
function group_points_wrapper_fast (line 25) | int group_points_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints, int nsam...
FILE: pointnet2/src/interpolate.cpp
function three_nn_wrapper_fast (line 14) | void three_nn_wrapper_fast(int b, int n, int m, at::Tensor unknown_tensor,
function three_interpolate_wrapper_fast (line 26) | void three_interpolate_wrapper_fast(int b, int c, int m, int n,
function three_interpolate_grad_wrapper_fast (line 41) | void three_interpolate_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int m,
FILE: pointnet2/src/pointnet2_api.cpp
function PYBIND11_MODULE (line 10) | PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
FILE: pointnet2/src/sampling.cpp
function gather_points_wrapper_fast (line 11) | int gather_points_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints,
function gather_points_grad_wrapper_fast (line 23) | int gather_points_grad_wrapper_fast(int b, int c, int n, int npoints,
function furthest_point_sampling_wrapper (line 36) | int furthest_point_sampling_wrapper(int b, int n, int m,
FILE: tools/dataset.py
class KittiDataset (line 12) | class KittiDataset(torch_data.Dataset):
method __init__ (line 13) | def __init__(self, root_dir, split='train', mode='TRAIN'):
method get_image (line 33) | def get_image(self, idx):
method get_image_shape (line 38) | def get_image_shape(self, idx):
method get_lidar (line 45) | def get_lidar(self, idx):
method get_calib (line 50) | def get_calib(self, idx):
method get_label (line 55) | def get_label(self, idx):
method get_valid_flag (line 61) | def get_valid_flag(pts_rect, pts_img, pts_rect_depth, img_shape):
method filtrate_objects (line 68) | def filtrate_objects(self, obj_list):
method __len__ (line 83) | def __len__(self):
method __getitem__ (line 86) | def __getitem__(self, index):
method generate_training_labels (line 155) | def generate_training_labels(pts_rect, gt_boxes3d):
method collate_batch (line 173) | def collate_batch(self, batch):
FILE: tools/kitti_utils.py
function cls_type_to_id (line 6) | def cls_type_to_id(cls_type):
class Object3d (line 13) | class Object3d(object):
method __init__ (line 14) | def __init__(self, line):
method get_obj_level (line 33) | def get_obj_level(self):
method generate_corners3d (line 49) | def generate_corners3d(self):
method to_str (line 67) | def to_str(self):
method to_kitti_format (line 73) | def to_kitti_format(self):
function get_calib_from_file (line 81) | def get_calib_from_file(calib_file):
class Calibration (line 100) | class Calibration(object):
method __init__ (line 101) | def __init__(self, calib_file):
method cart_to_hom (line 111) | def cart_to_hom(self, pts):
method lidar_to_rect (line 119) | def lidar_to_rect(self, pts_lidar):
method rect_to_img (line 128) | def rect_to_img(self, pts_rect):
method lidar_to_img (line 139) | def lidar_to_img(self, pts_lidar):
function get_objects_from_label (line 149) | def get_objects_from_label(label_file):
function objs_to_boxes3d (line 156) | def objs_to_boxes3d(obj_list):
function boxes3d_to_corners3d (line 164) | def boxes3d_to_corners3d(boxes3d, rotate=True):
function enlarge_box3d (line 202) | def enlarge_box3d(boxes3d, extra_width):
function in_hull (line 215) | def in_hull(p, hull):
FILE: tools/pointnet2_msg.py
function get_model (line 7) | def get_model(input_channels=0):
class Pointnet2MSG (line 21) | class Pointnet2MSG(nn.Module):
method __init__ (line 22) | def __init__(self, input_channels=6):
method _break_up_pc (line 66) | def _break_up_pc(self, pc):
method forward (line 75) | def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor):
FILE: tools/train_and_eval.py
function log_print (line 39) | def log_print(info, log_f=None):
class DiceLoss (line 45) | class DiceLoss(nn.Module):
method __init__ (line 46) | def __init__(self, ignore_target=-1):
method forward (line 50) | def forward(self, input, target):
function train_one_epoch (line 62) | def train_one_epoch(model, train_loader, optimizer, epoch, lr_scheduler,...
function eval_one_epoch (line 102) | def eval_one_epoch(model, eval_loader, epoch, tb_log=None, log_f=None):
function save_checkpoint (line 133) | def save_checkpoint(model, epoch, ckpt_name):
function load_checkpoint (line 144) | def load_checkpoint(model, filename):
function train_and_eval (line 157) | def train_and_eval(model, train_loader, eval_loader, tb_log, ckpt_dir, l...
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[
{
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"preview": "pointnet2/build/\npointnet2/dist/\npointnet2/pointnet2.egg-info/\n__pycache__/\n"
},
{
"path": "LICENSE",
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"preview": "MIT License\n\nCopyright (c) 2019 Shaoshuai Shi\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a c"
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{
"path": "README.md",
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"preview": "# Pointnet2.PyTorch\n\n* PyTorch implementation of [PointNet++](https://arxiv.org/abs/1706.02413) based on [erikwijmans/Po"
},
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"path": "pointnet2/pointnet2_modules.py",
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"preview": "import torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.functional as F\n\nfrom . import pointnet2_utils\nfrom . import pytorch_"
},
{
"path": "pointnet2/pointnet2_utils.py",
"chars": 9705,
"preview": "import torch\nfrom torch.autograd import Variable\nfrom torch.autograd import Function\nimport torch.nn as nn\nfrom typing i"
},
{
"path": "pointnet2/pytorch_utils.py",
"chars": 6173,
"preview": "import torch.nn as nn\nfrom typing import List, Tuple\n\n\nclass SharedMLP(nn.Sequential):\n\n def __init__(\n se"
},
{
"path": "pointnet2/setup.py",
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"preview": "from setuptools import setup\nfrom torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension\n\nsetup(\n name='point"
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"path": "pointnet2/src/ball_query.cpp",
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"preview": "#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <vector>\n#include <THC/THC.h>\n#include <cuda.h>\n#include <cuda_runtime_api."
},
{
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"preview": "#include <math.h>\n#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n\n#include \"ball_query_gpu.h\"\n#include \"cuda_utils.h\"\n\n\n__global"
},
{
"path": "pointnet2/src/ball_query_gpu.h",
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"preview": "#ifndef _BALL_QUERY_GPU_H\n#define _BALL_QUERY_GPU_H\n\n#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <vector>\n#include <cud"
},
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"path": "pointnet2/src/cuda_utils.h",
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"preview": "#ifndef _CUDA_UTILS_H\n#define _CUDA_UTILS_H\n\n#include <cmath>\n\n#define TOTAL_THREADS 1024\n#define THREADS_PER_BLOCK 256\n"
},
{
"path": "pointnet2/src/group_points.cpp",
"chars": 1171,
"preview": "#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <cuda.h>\n#include <cuda_runtime_api.h>\n#include <vector>\n#include <THC/THC."
},
{
"path": "pointnet2/src/group_points_gpu.cu",
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"preview": "#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n\n#include \"cuda_utils.h\"\n#include \"group_points_gpu.h\"\n\n\n__global__ void group_po"
},
{
"path": "pointnet2/src/group_points_gpu.h",
"chars": 836,
"preview": "#ifndef _GROUP_POINTS_GPU_H\n#define _GROUP_POINTS_GPU_H\n\n#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <cuda.h>\n#include "
},
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"path": "pointnet2/src/interpolate.cpp",
"chars": 2026,
"preview": "#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <vector>\n#include <THC/THC.h>\n#include <math.h>\n#include <stdio.h>\n#include"
},
{
"path": "pointnet2/src/interpolate_gpu.cu",
"chars": 5331,
"preview": "#include <math.h>\n#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n\n#include \"cuda_utils.h\"\n#include \"interpolate_gpu.h\"\n\n\n__globa"
},
{
"path": "pointnet2/src/interpolate_gpu.h",
"chars": 1174,
"preview": "#ifndef _INTERPOLATE_GPU_H\n#define _INTERPOLATE_GPU_H\n\n#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include<vector>\n#include <cu"
},
{
"path": "pointnet2/src/pointnet2_api.cpp",
"chars": 1148,
"preview": "#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <torch/extension.h>\n\n#include \"ball_query_gpu.h\"\n#include \"group_points_gpu"
},
{
"path": "pointnet2/src/sampling.cpp",
"chars": 1549,
"preview": "#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <ATen/cuda/CUDAContext.h>\n#include <vector>\n#include <THC/THC.h>\n\n#include "
},
{
"path": "pointnet2/src/sampling_gpu.cu",
"chars": 7934,
"preview": "#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n\n#include \"cuda_utils.h\"\n#include \"sampling_gpu.h\"\n\n\n__global__ void gather_point"
},
{
"path": "pointnet2/src/sampling_gpu.h",
"chars": 1045,
"preview": "#ifndef _SAMPLING_GPU_H\n#define _SAMPLING_GPU_H\n\n#include <torch/serialize/tensor.h>\n#include <ATen/cuda/CUDAContext.h>\n"
},
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{
"path": "tools/pointnet2_msg.py",
"chars": 3121,
"preview": "import torch\nimport torch.nn as nn\nfrom pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG\nimport "
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{
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"preview": "import _init_path\nimport numpy as np\nimport os\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.optim as optim\nimport tor"
}
]
About this extraction
This page contains the full source code of the sshaoshuai/Pointnet2.PyTorch GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 30 files (234.3 KB), approximately 91.0k tokens, and a symbol index with 107 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.
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