RSNet项目启动与配置教程

RSNet项目启动与配置教程

RSNet This is the official implementation of RSNet. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rs/RSNet

1. 项目目录结构及介绍

RSNet项目的目录结构如下：

• data：包含处理S3DIS数据集所需的脚本和文件。
• layers：实现了项目特有的slice pooling/unpooling层的源代码。
• LICENSE：项目的MIT许可证文件。
• README.md：项目的自述文件，包含了项目的基本信息和如何使用。
• eval_iou_accuracy.py：用于评估模型在测试数据集上的IOU准确度的脚本。
• load_data.py：负责加载数据集的脚本。
• net.py：定义了RSNet网络结构的Python文件。
• train.py：项目的主启动脚本，用于启动训练过程。
• utils.py：包含了一些工具函数，用于训练和评估网络。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是train.py。该文件的主要功能是：

• 解析命令行参数，提供详细的输入选项。
• 初始化模型，加载数据集。
• 开始训练过程，并在每个epoch后保存中间预测结果的.obj文件到results文件夹。
• 在训练结束后，评估模型在测试数据集上的性能，并将结果保存到test_log.txt文件中。

启动训练的默认命令为：

python train.py

通过以下命令可以获取详细的输入选项：

python train.py --help

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置主要通过命令行参数进行，但也可以通过修改train.py中的默认设置来进行配置。以下是一些主要配置项：

• --dataset：指定使用的数据集。
• --batch_size：设置训练过程中的批量大小。
• --learning_rate：设置学习率。
• --epochs：设置训练的总epoch数。
• --test_area：指定用作测试的数据集区域。

所有的配置项都可以在运行train.py --help后查看。

请根据项目需求和数据集特点，调整这些配置项以获得最佳的训练效果。

RSNet This is the official implementation of RSNet. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rs/RSNet