SimpleRecon 项目使用教程

SimpleRecon 项目使用教程

simplerecon [ECCV 2022] SimpleRecon: 3D Reconstruction Without 3D Convolutions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simplerecon

1. 项目目录结构及介绍

SimpleRecon 项目的目录结构如下：

simplerecon/
├── configs/
│   ├── data/
│   ├── models/
│   └── ...
├── data_scripts/
├── data_splits/
├── datasets/
├── experiment_modules/
├── media/
├── modules/
├── tools/
├── utils/
├── visualization_scripts/
├── weights/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── losses.py
├── options.py
├── pc_fusion.py
├── simplerecon_env.yml
├── test.py
├── train.py
└── visualize_live_meshing.py

目录介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，分为 data/ 和 models/ 两个子目录，分别用于数据和模型的配置。
• data_scripts/: 包含数据处理脚本。
• data_splits/: 包含数据集的划分文件。
• datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
• experiment_modules/: 包含实验模块的代码。
• media/: 包含项目相关的媒体文件。
• modules/: 包含项目的核心模块代码。
• tools/: 包含项目的工具脚本。
• utils/: 包含项目的实用工具代码。
• visualization_scripts/: 包含可视化脚本。
• weights/: 包含预训练模型的权重文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• losses.py: 损失函数定义。
• options.py: 选项配置文件。
• pc_fusion.py: 点云融合相关代码。
• simplerecon_env.yml: 项目环境配置文件。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。
• visualize_live_meshing.py: 实时网格可视化脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 SimpleRecon 项目的训练脚本。通过该脚本，用户可以启动模型的训练过程。

使用方法:

python train.py --config_file configs/models/hero_model.yaml --data_config configs/data/vdr_dense.yaml

test.py

test.py 是 SimpleRecon 项目的测试脚本。通过该脚本，用户可以对训练好的模型进行测试和评估。

使用方法:

python test.py --name HERO_MODEL --output_base_path OUTPUT_PATH --config_file configs/models/hero_model.yaml --load_weights_from_checkpoint weights/hero_model.ckpt --data_config configs/data/vdr_dense.yaml

3. 项目的配置文件介绍

simplerecon_env.yml

simplerecon_env.yml 是项目的环境配置文件，用于创建和管理项目的虚拟环境。

使用方法:

conda env create -f simplerecon_env.yml

configs/ 目录

configs/ 目录包含项目的配置文件，分为 data/ 和 models/ 两个子目录。

• data/: 包含数据集的配置文件，例如 vdr_dense.yaml。
• models/: 包含模型的配置文件，例如 hero_model.yaml。

示例:

# configs/models/hero_model.yaml
model:
  type: hero_model
  ...

# configs/data/vdr_dense.yaml
dataset:
  path: /path/to/dataset
  ...

通过这些配置文件，用户可以自定义模型的训练和测试参数，以及数据集的路径和处理方式。

simplerecon [ECCV 2022] SimpleRecon: 3D Reconstruction Without 3D Convolutions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simplerecon