POCO项目安装与配置指南

POCO项目安装与配置指南

POCO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/poco/POCO

1. 项目基础介绍

POCO（Point Convolution for Surface Reconstruction）是一个用于点云表面重建的开源项目。它基于隐式神经网络，通过点云数据进行表面重建。该项目旨在解决传统方法在处理大型场景时遇到的 scalability 问题，提出了一种新的点卷积方法来提高重建质量。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 点云卷积：在输入的每个点处计算隐向量，然后基于这些隐向量对最近邻点进行学习型插值。
• 隐向量：用于编码表面信息的潜在变量。
• 学习型插值：利用神经网络学习到的权重进行插值。
• 框架：项目依赖于 PyTorch 深度学习框架，并使用 Cuda 进行 GPU 加速。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 操作系统：Ubuntu
• Python 版本：Python 3.7.10
• CUDA 版本：CUDA 11.1
• PyTorch 版本：PyTorch 1.8.1

确保你的系统已经安装了上述环境。如果尚未安装，请参考以下步骤。

安装步骤

1. 安装必要的 APT 包

   打开终端，执行以下命令安装必要的系统依赖：

   sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libopenblas-dev
   

2. 创建 Conda 环境

   创建一个 Conda 环境，指定 Python 和 Cuda 版本：

   conda env create -f environment.yml
   conda activate poco
   

3. 安装 Python 依赖

   在 Conda 环境中，安装项目所需的 Python 包：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 编译三角剖分模块

   该模块用于分数计算，需要编译：

   CC=gcc CXX=gcc python setup_c.py build_ext --inplace
   python setup.py build_ext --inplace
   

5. 准备数据集

   根据项目文档，将所需的数据集下载并放置到指定的目录中。

6. 开始训练

   使用项目提供的脚本开始训练模型。例如，训练 ShapeNet 数据集：

   python train.py --config configs/config_shapenet.yaml
   

   根据需要调整配置和参数。

7. 生成模型

   训练完成后，使用以下命令生成模型：

   python generate.py --config results/ShapeNet_Normals_FKAConv_InterpAttentionKHeadsNet_None/config.yaml
   

   根据需要修改配置文件路径和参数。

以上步骤为 POCO 项目的安装和配置提供了基本指导。确保遵循项目文档中的具体说明，以便正确执行每一步。

POCO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/poco/POCO