PCT_jittor

PCT_jittor

基于计图（Jittor）框架实现的 Point Cloud Transformer（PCT）模型，用于 ModelNet40 三维点云分类任务。

特性

• 完整的三维数据增强策略（随机旋转、随机抖动、随机缩放、随机翻转）
• Adam 优化器与余弦退火学习率调度
• 在 ModelNet40 测试集上达到 85%+ 的分类准确率

环境要求

• Python >= 3.8
• Jittor >= 1.3.11
• NVIDIA GPU（可选，CPU 也可运行）

安装 pip install jittor

数据集 从 Educoder 竞赛页面下载 ModelNet40 数据集： https://www.educoder.net/competitions/Jittor-7

将文件放入 data/ 文件夹： PA3/ pct.py data/ train_points.npy train_labels.npy test_points.npy

使用方法 python3 pct.py –epochs 200 –batch_size 32 –lr 0.001

输出文件： pct_model.pkl - 训练好的模型权重 result.json - 测试集预测结果

模型架构

• 输入嵌入：两层 Conv1d（3 → 128 → 128）
• 4 层自注意力模块（offset attention）
• 特征拼接（每点 512 维）
• 全局最大池化（1024 维全局特征）
• 三层分类头（1024 → 512 → 256 → 40）

参考资料

• Guo, M. H. 等. “PCT: Point Cloud Transformer.” Computational Visual Media, 2021.
• Jittor 框架：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/

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PCT_jittor

A Jittor implementation of Point Cloud Transformer (PCT) for ModelNet40 3D point cloud classification.

Features

• Full 3D data augmentation (rotation, jitter, scaling, flip)
• Adam optimizer with cosine annealing learning rate scheduling
• Achieves 85%+ accuracy on ModelNet40 test set

Requirements

• Python >= 3.8
• Jittor >= 1.3.11
• NVIDIA GPU with CUDA support (optional, CPU also works)

Installation pip install jittor

Dataset Download the ModelNet40 dataset from the Educoder competition page: https://www.educoder.net/competitions/Jittor-7

Place them in a data/ folder: PA3/ pct.py data/ train_points.npy train_labels.npy test_points.npy

Usage python3 pct.py –epochs 200 –batch_size 32 –lr 0.001

Output files: pct_model.pkl - trained model weights result.json - test set predictions

Model Architecture

• Input Embedding: 2-layer Conv1d (3 to 128 to 128)
• 4 Self-Attention layers with offset attention
• Feature concatenation (512-dim per point)
• Global max pooling (1024-dim global feature)
• 3-layer classification head (1024 to 512 to 256 to 40)

Reference

• Guo, M. H., et al. “PCT: Point Cloud Transformer.” Computational Visual Media, 2021.
• Jittor Framework: https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/