IKDNet-pytorch 项目使用教程

IKDNet-pytorch 项目使用教程

IKDNet-pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ik/IKDNet-pytorch

1. 项目目录结构及介绍

IKDNet-pytorch 项目的目录结构如下：

IKDNet-pytorch/
├── ml3d/
│   └── configs/
│       └── siamesenet_multisantaclara.yml
├── scripts/
│   └── run_pipeline.py
├── LICENSE
├── N3C-California.jpg
├── __init__.py
├── network.jpg
├── readme.md
├── requirements-torch-cuda.txt
├── requirements.txt
├── set_open3d_ml_root.sh
├── setup.py
└── version.txt

目录结构介绍

• ml3d/: 包含项目的配置文件目录。
  • configs/: 存放项目的配置文件，如 siamesenet_multisantaclara.yml。
• scripts/: 包含项目的启动脚本。
  • run_pipeline.py: 项目的启动文件，用于训练和测试模型。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• N3C-California.jpg: 项目使用的数据集示例图片。
• init.py: Python 包初始化文件。
• network.jpg: 项目网络结构示意图。
• readme.md: 项目的说明文档。
• requirements-torch-cuda.txt: 项目依赖的 CUDA 版本要求。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• set_open3d_ml_root.sh: 设置环境变量的脚本。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• version.txt: 项目的版本信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 scripts/run_pipeline.py。该文件用于启动训练和测试过程。

启动文件介绍

• scripts/run_pipeline.py: 该脚本用于执行训练和测试任务。通过命令行参数可以指定配置文件、数据集路径、缓存路径等。

示例命令

• 训练模型:

  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 scripts/run_pipeline.py torch -c ml3d/configs/siamesenet_multisantaclara.yml --dataset dataset_path path/to/your/dataset/ --dataset cache_dir path/to/your/cache/ --pipeline SemanticSegmentationDual --dataset use_cache True
  

• 测试模型:

  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 scripts/run_pipeline.py torch -c ml3d/configs/siamesenet_multisantaclara.yml --dataset dataset_path path/to/your/dataset/ --dataset cache_dir path/to/your/cache/ --pipeline SemanticSegmentationDual --dataset use_cache True --split test --ckpt_path path/to/weight/file/
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 ml3d/configs/siamesenet_multisantaclara.yml。该文件定义了模型的配置参数，包括数据集路径、缓存路径、训练参数等。

配置文件介绍

• ml3d/configs/siamesenet_multisantaclara.yml: 该配置文件包含了模型的各种参数设置，如数据集路径、缓存路径、训练参数等。通过修改该文件，可以调整模型的训练和测试行为。

配置文件示例

# 数据集路径
dataset_path: path/to/your/dataset/

# 缓存路径
cache_dir: path/to/your/cache/

# 是否使用缓存
use_cache: True

# 训练参数
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
...

通过修改这些参数，可以定制化模型的训练和测试过程。

IKDNet-pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ik/IKDNet-pytorch