BAD-NeRF 项目启动与配置教程

BAD-NeRF 项目启动与配置教程

BAD-NeRF [CVPR 2023] 😈BAD-NeRF: Bundle Adjusted Deblur Neural Radiance Fields 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BAD-NeRF

1. 项目目录结构及介绍

BAD-NeRF 项目目录结构如下：

BAD-NeRF/
├── assets/                # 存储示例数据、预训练模型等资源
├── checkpoints/           # 模型训练的检查点文件存放目录
├── data/                  # 存储原始数据和预处理后的数据
├── docs/                  # 项目文档
├── experiments/           # 实验配置和结果存储
├── models/                # 模型定义和实现
├── notebooks/             # Jupyter 笔记本，用于实验和数据分析
├── scripts/               # 脚本文件，用于数据预处理、训练、测试等
├── src/                   # 源代码，包括数据加载、模型训练、测试等
├── tests/                 # 单元测试和集成测试代码
├── tools/                 # 开发和测试过程中使用的工具类代码
├── train.py               # 模型训练的主入口脚本
├── val.py                 # 模型验证脚本
└── requirements.txt       # 项目依赖的第三方库列表

以下是各目录和文件的简要介绍：

• assets/: 存储项目所需的各种资源，如示例数据、预训练模型等。
• checkpoints/: 存储训练过程中产生的检查点文件，用于模型保存和恢复。
• data/: 存储项目所需的数据集和预处理后的数据。
• docs/: 存储项目文档，包括本文档。
• experiments/: 存储实验配置文件和结果。
• models/: 包含模型定义和实现的代码。
• notebooks/: 使用 Jupyter 笔记本进行实验和数据分析。
• scripts/: 包含项目运行所需的脚本文件。
• src/: 项目的主要源代码。
• tests/: 包含单元测试和集成测试的代码。
• tools/: 包含项目开发和测试过程中使用的工具类代码。
• train.py: 模型训练的主入口脚本。
• val.py: 模型验证脚本。
• requirements.txt: 列出项目所需的第三方库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 train.py，它是模型训练的主入口脚本。该文件的主要功能如下：

• 解析命令行参数，配置模型训练相关的参数。
• 加载数据集和预处理数据。
• 初始化模型、优化器、损失函数等。
• 开始模型训练过程，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
• 在训练过程中保存检查点，以便于后续的模型恢复和验证。
• 训练完成后，可以输出训练结果或保存模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 experiments/ 目录下，以 .yaml 格式存储。配置文件包含以下内容：

• dataset: 数据集配置，包括数据集路径、预处理方式等。
• model: 模型配置，包括模型类型、参数、预训练模型路径等。
• train: 训练配置，包括训练轮数、批量大小、学习率、优化器类型等。
• val: 验证配置，包括验证频率、评价指标等。
• logging: 日志配置，包括日志级别、日志文件路径等。

配置文件使用 yaml 格式，如下所示：

dataset:
  type: 'MyDataset'
  path: './data'
  preprocess: 'MyPreprocess'

model:
  type: 'MyModel'
  params:
    feature_dim: 256
    hidden_dim: 512
  pretrained_path: './assets/pretrained_model.pth'

train:
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  optimizer: 'adam'

val:
  frequency: 10
  metric: 'mse'

logging:
  level: 'info'
  filepath: './logs/train.log'

通过修改配置文件，可以轻松调整项目中的各种参数，实现不同实验的需求。

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