DataFountain 自动驾驶点云分割赛 环境 Python3.6 & Tensouflow 1.7.1 复赛成绩：0.085+（结果有点惨） 最近有点忙，这个脑洞就不跟大家解释那么快了，后面再整个文档给大家。
官方描述：https://www.datafountain.cn/competitions/314/details/data-evaluation
由于大量的小文件读写，严重影响模型加载数据的速率，成为影响模型训练时间的一大因素，因此，需要将文件合并成一个稍大一点的文件（合并成一个文件不现实）， 以减少文件的IO次数。
文件合并程序 ：data_merge.py 本程序合并策略是将每100帧的pts, intensity, category合并在一个(n行， 6列)矩阵上，并保存为numpy的数值（.npy），数值精度使用的是np.float32（读取的时候这个一定要对应，不然数值会不一样）
flame_index pts intensity category 1 1,1,1 0.5 0 2 1,1,1 0.5 0 ……
设置好相关的路径，运行 data_merge.py 将大量csv文件合并成一个大的文件。 设置好npy路径，运行 pointSeg.py （参数is_training = True 用于训练， is_trainig = False 用于预测）
已经训练的模型：https://pan.baidu.com/s/1-khZ4aV-Iw3BM24TKkjqig
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