OmnimatteRF 项目使用教程

OmnimatteRF 项目使用教程

OmnimatteRF A matting method that combines dynamic 2D foreground layers and a 3D background model. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmnimatteRF

1. 项目目录结构及介绍

OmnimatteRF 项目的目录结构如下：

OmnimatteRF/
├── core/
│   ├── config/
│   ├── data/
│   ├── models/
│   └── utils/
├── docker/
├── docs/
├── lib/
├── preprocess/
├── third_party/
├── tools/
├── ui/
├── utils/
├── workflows/
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
└── data_manager_example.json

目录介绍

• core/: 核心代码目录，包含配置文件、数据处理、模型定义和工具函数等。
  • config/: 配置文件目录，包含项目的各种配置文件。
  • data/: 数据处理相关代码。
  • models/: 模型定义代码。
  • utils/: 工具函数代码。
• docker/: Docker 相关文件，用于容器化部署。
• docs/: 项目文档目录。
• lib/: 项目依赖库目录。
• preprocess/: 数据预处理相关代码。
• third_party/: 第三方库目录。
• tools/: 项目工具代码。
• ui/: 用户界面相关代码。
• utils/: 通用工具函数代码。
• workflows/: 工作流相关代码，包含训练和评估的入口文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• data_manager_example.json: 数据管理示例文件。

2. 项目启动文件介绍

OmnimatteRF 项目的启动文件主要位于 workflows/ 目录下，包括训练和评估的入口文件。

主要启动文件

• workflows/train.py: 训练入口文件，用于启动训练过程。
• workflows/eval.py: 评估入口文件，用于启动评估过程。

使用示例

# 启动训练
python workflows/train.py --config-name train_both \
    output=/output/train/wild/walk/matting/basic-exp \
    dataset.path=/data/matting/wild/walk \
    dataset.scale=0.25 \
    contraction=ndc

# 启动评估
python workflows/eval.py \
    output=/output/train/wild/bouldering/matting/exp-with-depths/eval/15000 \
    checkpoint=/output/train/wild/bouldering/matting/exp-with-depths/checkpoints/checkpoint_15000.pth

3. 项目的配置文件介绍

OmnimatteRF 项目的配置文件主要位于 core/config/ 目录下，用于配置训练和评估的各种参数。

主要配置文件

• core/config/train_config.py: 训练配置文件，包含训练过程中的各种参数设置。
• core/config/eval_config.py: 评估配置文件，包含评估过程中的各种参数设置。

配置示例

# core/config/train_config.py
from omegaconf import OmegaConf

config = OmegaConf.create({
    "output": "/output/train/wild/walk/matting/basic-exp",
    "dataset": {
        "path": "/data/matting/wild/walk",
        "scale": 0.25
    },
    "contraction": "ndc",
    "data_sources": ["flow", "mask", "colmap"]
})

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整训练和评估过程中的各种参数，以适应不同的数据集和实验需求。

OmnimatteRF A matting method that combines dynamic 2D foreground layers and a 3D background model. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmnimatteRF