SC-SfMLearner-Release 项目教程

SC-SfMLearner-Release 项目教程

SC-SfMLearner-Release Unsupervised Scale-consistent Depth Learning from Video (IJCV2021 & NeurIPS 2019) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SC-SfMLearner-Release

1. 项目的目录结构及介绍

SC-SfMLearner-Release/
├── checkpoints/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

• checkpoints/: 存放训练过程中生成的模型检查点文件。
• data/: 存放训练和测试数据集。
• models/: 包含项目的深度学习模型定义文件。
• utils/: 包含各种辅助函数和工具文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的Python包。
• train.py: 项目的训练脚本。
• test.py: 项目的测试脚本。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练深度学习模型。它读取配置文件中的参数，加载数据集，并开始训练过程。训练过程中会生成模型检查点文件，保存在 checkpoints/ 目录下。

test.py

test.py 是项目的测试脚本，用于评估训练好的模型。它加载预训练的模型检查点文件，并使用测试数据集进行评估。测试结果会输出到控制台或保存到指定文件中。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了训练和测试过程中所需的各种参数设置。以下是配置文件的部分内容示例：

data:
  dataset_path: "data/dataset"
  batch_size: 16

training:
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100

model:
  name: "SC-SfMLearner"
  hidden_units: 256

checkpoints:
  save_path: "checkpoints/"

• data: 数据集路径和批处理大小等参数。
• training: 学习率、训练轮数等训练参数。
• model: 模型名称和隐藏层单元数等模型参数。
• checkpoints: 模型检查点文件保存路径。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整训练和测试过程中的各种设置。

SC-SfMLearner-Release Unsupervised Scale-consistent Depth Learning from Video (IJCV2021 & NeurIPS 2019) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SC-SfMLearner-Release