BSP-NET项目安装与配置指南

BSP-NET项目安装与配置指南

BSP-NET-original Tensorflow 1.15 implementation of BSP-NET, along with other scripts used in our paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bs/BSP-NET-original

1. 项目基础介绍

BSP-NET是一个基于TensorFlow 1.15的开源项目，主要用于通过二叉空间分割（Binary Space Partitioning）生成紧凑网格。该项目是论文"BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning"的官方实现。项目包含了一个TensorFlow的实现，以及用于实验和评估的其他脚本。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：

• 二叉空间分割（Binary Space Partitioning）
• 自动编码器（Autoencoder）
• 单视图重建（Single View Reconstruction）

框架：

• TensorFlow 1.15：用于构建和训练神经网络
• numpy、h5py、Cython：数据处理和扩展模块
• PyMCubes：用于Marching Cubes算法

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装以下软件和依赖项：

• Python 3.6
• TensorFlow 1.15
• numpy
• h5py
• Cython
• PyMCubes

详细安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

打开终端（或命令提示符），使用以下命令克隆项目仓库：

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

步骤2：安装依赖项

使用pip安装项目所需的所有Python依赖项。确保您已经安装了pip，然后运行以下命令：

pip install numpy h5py Cython PyMCubes

步骤3：构建Cython模块

在项目目录中，使用以下命令构建bspt模块：

python setup.py build_ext --inplace

如果构建失败，可以在代码中将from bspt import ...替换为from bspt_slow import ...，使用Python实现的慢速版本。

步骤4：准备数据集

该项目使用HSP数据集和3D-R2N2渲染视图。您可以从项目提供的链接下载预训练的网络权重和数据集。解压数据集并放置到项目的相应目录中。

步骤5：训练和测试

使用项目提供的脚本进行训练和测试。以下是一个训练自动编码器的示例命令：

python main.py --ae --train --phase 0 --iteration 8000000 --sample_dir samples/all_vox256_img0_16 --sample_vox_size 16

确保根据您的需求修改命令参数。

完成以上步骤后，您应该已经成功安装和配置了BSP-NET项目，并可以开始进行自己的实验和评估。

BSP-NET-original Tensorflow 1.15 implementation of BSP-NET, along with other scripts used in our paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bs/BSP-NET-original