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# Fish Point Cloud Quality Classification

使用 PointNet/PointNet++ 进行鱼类点云质量分类（good/bad）的训练脚本。

## 更新内容

1. **新的数据加载器** (`data_utils/FishPointCloudDataLoader.py`):
   - 从 PLY 文件加载点云数据
   - 支持 good/bad 二分类
   - 支持数据预处理和缓存

2. **更新的训练脚本** (`train_classification.py`):
   - 支持鱼类点云数据集
   - 自动适配 2 类分类（good/bad）
   - 兼容原有的 ModelNet 数据集

## 使用方法

### 1. 准备数据集

确保数据集结构如下：
```
dataset/
├── train/
│   ├── good/     # 高质量点云 PLY 文件
│   └── bad/      # 低质量点云 PLY 文件
├── val/
│   ├── good/
│   └── bad/
└── test/
    ├── good/
    └── bad/
```

### 2. 训练模型

#### 使用 PointNet 训练：
```bash
cd pointcloud_classifier/Pointnet_Pointnet2_pytorch

python train_classification.py \
    --use_fish_dataset \
    --data_path ../../dataset/ \
    --model pointnet_cls \
    --num_category 2 \
    --num_point 1024 \
    --batch_size 24 \
    --epoch 200 \
    --learning_rate 0.001 \
    --gpu 0 \
    --log_dir fish_pointnet
```

#### 使用 PointNet++ 训练：
```bash
python train_classification.py \
    --use_fish_dataset \
    --data_path ../../dataset/ \
    --model pointnet2_cls_ssg \
    --num_category 2 \
    --num_point 1024 \
    --batch_size 24 \
    --epoch 200 \
    --learning_rate 0.001 \
    --gpu 0 \
    --log_dir fish_pointnet2
```

### 3. 使用预训练检查点

如果已有预训练模型（如 ModelNet40 上训练的），可以使用 `--pretrained` 参数加载：

```bash
# 从指定路径加载预训练模型
python train_classification.py \
    --use_fish_dataset \
    --data_path ../../dataset/ \
    --model pointnet2_cls_ssg \
    --num_category 2 \
    --pretrained log/classification/pointnet2_cls_ssg/checkpoints/best_model.pth \
    --log_dir fish_pointnet2_finetune

# 或者从其他预训练模型加载（如 pointnet2_ssg_wo_normals）
python train_classification.py \
    --use_fish_dataset \
    --data_path ../../dataset/ \
    --model pointnet2_cls_ssg \
    --num_category 2 \
    --pretrained log/classification/pointnet2_ssg_wo_normals/checkpoints/best_model.pth \
    --log_dir fish_pointnet2_finetune
```

**注意**：
- 如果预训练模型的分类头类别数（如 40）与当前任务（2）不同，脚本会自动跳过分类头，只加载特征提取器部分
- 这样可以实现迁移学习，利用预训练的特征提取能力

### 4. 参数说明

- `--use_fish_dataset`: 使用鱼类点云数据集（必须）
- `--data_path`: 数据集根目录路径
- `--model`: 模型名称 (`pointnet_cls` 或 `pointnet2_cls_ssg`)
- `--num_category`: 类别数量（2 表示 good/bad）
- `--num_point`: 每个点云的点数（默认 1024）
- `--batch_size`: 批次大小
- `--epoch`: 训练轮数
- `--learning_rate`: 学习率
- `--gpu`: GPU 设备 ID
- `--log_dir`: 实验日志目录名称
- `--pretrained`: 预训练模型路径（可选，用于迁移学习）
- `--process_data`: 预处理并缓存数据（首次运行建议使用）
- `--use_uniform_sample`: 使用 FPS 均匀采样

### 5. 输出

训练过程会保存：
- 检查点：`log/classification/{log_dir}/checkpoints/best_model.pth`
- 训练日志：`log/classification/{log_dir}/logs/{model_name}.txt`

## 注意事项

1. **数据格式**：确保 PLY 文件格式正确，包含 XYZ 坐标
2. **类别标签**：good=1, bad=0
3. **预训练模型**：如果使用预训练模型，需要确保模型架构兼容（可能需要调整分类头）
4. **内存**：如果点云文件很大，建议使用 `--process_data` 预处理数据

## 示例

完整训练示例：
```bash
# 1. 准备数据集（使用 dataset.py 脚本）
cd ../../
python pointcloud_classifier/dataset.py \
    --source output_preview4/ \
    --output dataset/ \
    --train_ratio 0.7 \
    --val_ratio 0.15 \
    --test_ratio 0.15

# 2. 训练模型
cd pointcloud_classifier/Pointnet_Pointnet2_pytorch
python train_classification.py \
    --use_fish_dataset \
    --data_path ../../dataset/ \
    --model pointnet2_cls_ssg \
    --num_category 2 \
    --num_point 1024 \
    --batch_size 32 \
    --epoch 200 \
    --learning_rate 0.001 \
    --process_data \
    --gpu 0 \
    --log_dir fish_quality_classifier
```