PeRF 项目使用教程

PeRF 项目使用教程

PeRF [Technical Report 2023] PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/per/PeRF

1. 项目目录结构及介绍

PeRF 项目的目录结构如下：

PeRF/
├── configs/
├── dnnlib/
├── example_data/
│   └── kitchen/
├── img/
├── ldm/
├── modules/
├── pre_checkpoints/
├── torch_utils/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── config.yaml
├── core_exp_runner.py
└── requirements.txt

目录介绍：

• configs/: 存放项目的配置文件。
• dnnlib/: 深度神经网络库，可能包含一些底层实现。
• example_data/: 示例数据，包含一个名为 kitchen 的子目录，用于演示项目功能。
• img/: 存放项目生成的图像文件。
• ldm/: 可能是一个子模块或库，具体功能需要进一步查看代码。
• modules/: 存放项目的模块文件，可能包含一些核心功能实现。
• pre_checkpoints/: 预训练的检查点文件，用于加速训练过程。
• torch_utils/: PyTorch 工具库，可能包含一些与 PyTorch 相关的实用函数。
• utils/: 通用工具库，包含一些辅助函数。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的说明文档。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• core_exp_runner.py: 项目的启动文件，用于运行实验。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

core_exp_runner.py

core_exp_runner.py 是 PeRF 项目的主要启动文件，用于运行实验和渲染视频。以下是该文件的主要功能介绍：

• 训练模型: 通过指定配置文件和数据路径，启动训练过程。
• 渲染视频: 在训练完成后，可以渲染一个遍历视频，展示模型的效果。

使用示例：

python core_exp_runner.py --config-name nerf dataset.image_path=$(pwd)/example_data/kitchen/image.png device=cuda base_exp_dir=$(pwd)/exp

该命令会使用 nerf 配置文件，加载 example_data/kitchen/image.png 数据，并在 CUDA 设备上进行训练，结果保存在 exp 目录下。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是 PeRF 项目的主要配置文件，用于定义实验的各种参数。以下是该文件的主要内容介绍：

• dataset: 数据集配置，包括图像路径、分辨率等。
• model: 模型配置，包括网络结构、损失函数等。
• training: 训练配置，包括学习率、批量大小、训练轮数等。
• rendering: 渲染配置，包括分辨率、帧率等。

配置示例：

dataset:
  image_path: "example_data/kitchen/image.png"
  resolution: [512, 512]

model:
  type: "nerf"
  layers: 8
  hidden_units: 256

training:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 16
  epochs: 100

rendering:
  resolution: [1024, 1024]
  fps: 30

该配置文件定义了数据集路径、模型类型、训练参数和渲染参数。

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通过以上教程，您可以了解 PeRF 项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这些信息对您有所帮助！

PeRF [Technical Report 2023] PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/per/PeRF