BSP-NET开源项目教程

BSP-NET开源项目教程

1. 项目介绍

BSP-NET是一个基于TensorFlow 1.15的开源项目，主要用于生成紧凑网格的二元空间划分（Binary Space Partitioning）。该项目由Zhiqin Chen、Andrea Tagliasacchi和Hao (Richard) Zhang共同开发，并在IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2020上发表相关论文。项目包含了用于训练和测试的脚本，以及用于生成网格的Cython模块。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.6
• NumPy
• h5py
• Cython
• TensorFlow 1.15
• PyMCubes（用于Marching Cubes）

克隆项目

首先，需要从GitHub上克隆项目：

git clone https://github.com/czq142857/BSP-NET-original.git
cd BSP-NET-original

构建Cython模块

项目包含了用于加速网格恢复的Cython模块。确保安装了Cython后，使用以下命令构建模块：

python setup.py build_ext --inplace

如果构建失败，可以在代码中使用Python实现的bspt_slow.py代替Cython模块，但速度较慢。

训练自编码器（AE）

以下命令用于训练自编码器模型：

python main.py --ae --train --phase 0 --iteration 8000000 --sample_dir samples/all_vox256_img0_16 --sample_vox_size 16
python main.py --ae --train --phase 0 --iteration 8000000 --sample_dir samples/all_vox256_img0_32 --sample_vox_size 32
python main.py --ae --train --phase 0 --iteration 8000000 --sample_dir samples/all_vox256_img0_64 --sample_vox_size 64
python main.py --ae --train --phase 1 --iteration 8000000 --sample_dir samples/all_vox256_img1 --sample_vox_size 64

上述命令将在16^3、32^3、64^3分辨率下训练自编码器模型，第一阶段为连续阶段，第二阶段为离散阶段。

测试自编码器

以下命令用于测试自编码器模型：

python main.py --ae --phase 0 --sample_dir samples/all_vox256_img0_16 --start 0 --end 16
python main.py --ae --phase 0 --sample_dir samples/all_vox256_img0_32 --start 0 --end 16
python main.py --ae --phase 0 --sample_dir samples/all_vox256_img0_64 --start 0 --end 16
python main.py --ae --phase 1 --sample_dir samples/all_vox256_img1 --start 0 --end 16

训练单视图重建模型（SVR）

在训练完自编码器后，使用以下命令提取潜在代码：

python main.py --ae --getz

然后使用以下命令训练SVR模型并获取样本：

python main.py --svr --train --epoch 1000 --sample_dir samples/all_vox256_img2
python main.py --svr --sample_dir samples/all_vox256_img2 --start 0 --end 16

3. 应用案例和最佳实践

案例一：2D形状的玩具实验

项目中的bsp_2d文件夹包含了2D形状的玩具实验代码。可以通过运行相应的脚本来复现论文中的实验结果。

最佳实践：模型训练技巧

• 在训练自编码器时，建议先使用连续阶段（phase 0）以获得更好的收敛性。
• 在离散阶段（phase 1, 2, 3, 4）中，可以根据具体任务选择合适的阶段以提高重建效果。

4. 典型生态项目

BSP-NET项目的生态系统中，包括了以下典型的相关项目：

• TensorFlow：提供了强大的机器学习框架。
• PyMCubes：用于Marching Cubes算法的Python实现。
• NumPy、h5py、Cython：这些库为数据处理和Cython扩展提供了支持。

以上就是BSP-NET开源项目的使用教程。希望对您的学习和研究有所帮助。