EV-FlowNet开源项目安装和使用文档

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EV-FlowNet Code for the paper "EV-FlowNet: Self-Supervised Optical Flow for Event-based Cameras" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EV-FlowNet

1. 项目的目录结构及介绍

EV-FlowNet/
├── data/                  # 数据目录，包含测试和训练数据
│   ├── indoor_flying/     # 室内飞行序列数据
│   ├── outdoor_day/       # 室外白天序列数据
│   └── ...
├── src/                   # 源代码目录
│   ├── extract_rosbag_to_tf.py  # 将ROS bag格式数据转换为TFRecords的脚本
│   ├── test.py                # 测试模型的脚本
│   ├── train.py               # 训练模型的脚本
│   └── ...
├── .gitignore             # Git忽略文件配置
├── LICENSE.md             # 许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── motorcycle_flow.png    # 示例图片
└── ...

目录详细介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件，包括已经转换好的测试和训练数据。
• src/: 包含项目的核心源代码，以及数据处理和模型训练、测试的脚本。
• .gitignore: 指定在Git版本控制中需要忽略的文件和目录。
• LICENSE.md: 项目许可证文件，说明项目的使用权限。
• README.md: 项目说明文件，包含项目介绍、安装指南、使用方法等。
• motorcycle_flow.png: 示例图片，展示项目的效果。

2. 项目的启动文件介绍

test.py

test.py 是用于测试模型的脚本，基本使用方法如下：

python test.py --training_instance ev-flownet --test_sequence outdoor_day1

• --training_instance: 指定要测试的模型实例名称。
• --test_sequence: 指定测试数据序列。

其他可选参数：

• --test_plot: 绘制预测的光流图。
• --gt_path: 指定 ground truth 光流数据的路径。
• --test_skip_frames: 测试时跳过的帧数。
• --save_test_output: 保存测试输出结果。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本，基本使用方法如下：

python train.py --training_instance model_name

• --training_instance: 指定要训练的模型实例名称。

更多参数可以通过以下命令查看：

python train.py -h

3. 项目的配置文件介绍

train_bags.txt

train_bags.txt 是用于配置训练数据的文件，每行指定一个训练数据序列，默认只包含 outdoor_day2。例如：

outdoor_day2
indoor_flying1

其他配置

项目的其他配置主要在代码中直接指定，如数据路径、模型参数等。可以通过修改 test.py 和 train.py 中的相关代码来调整配置。

总结

通过以上介绍，相信你已经对EV-FlowNet项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。接下来，你可以根据项目的README文件进一步进行安装和使用。希望这份文档能帮助你顺利开展项目。

EV-FlowNet Code for the paper "EV-FlowNet: Self-Supervised Optical Flow for Event-based Cameras" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EV-FlowNet