MVSFormer 开源项目教程

MVSFormer 开源项目教程

MVSFormerCodes of MVSFormer: Multi-View Stereo by Learning Robust Image Features and Temperature-based Depth (TMLR2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVSFormer

1. 项目目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

MVSFormer/
├── config/                # 配置文件夹
│   ├── base.py            # 基础配置
│   └── xxx_config.yaml    # 具体任务配置示例
├── datasets/              # 数据集处理相关代码
├── models/                 # 模型定义
│   ├── mvsformer.py       # MVSFormer模型
└── scripts/                # 脚本文件
    ├── train.py           # 训练脚本
    └── eval.py             # 评估脚本

• config/: 存放项目配置文件，包括基础设置和任务特定设置。
• datasets/: 包含用于数据加载和预处理的函数。
• models/: 提供了核心模型MVSFormer的实现。
• scripts/: 提供训练和评估模型的命令行脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

这是项目的训练脚本，主要功能是加载配置文件，初始化模型，设置优化器和学习率调度器，然后进行多轮迭代训练。你可以通过以下命令启动训练过程：

python scripts/train.py --config_path path/to/config.yaml

在这里，path/to/config.yaml是你选择的特定任务配置文件路径。

eval.py

这个脚本用于评估已经训练好的模型。它会加载模型权重，计算验证集上的性能指标。运行评估的命令如下：

python scripts/eval.py --config_path path/to/config.yaml --ckpt_path path/to/checkpoint.pth

同样，path/to/config.yaml是配置文件路径，而path/to/checkpoint.pth则是你要评估的模型检查点文件。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于config/目录下，通常以.yaml格式存储。这些文件包含了模型参数、训练和评估的具体设置，例如：

• 网络架构: 如模型层数、通道数等。
• 数据集: 定义数据加载方式，包括数据集路径、预处理选项等。
• 训练设置: 包括批量大小、学习率、优化器类型、训练轮数、学习率策略等。
• 评估设置: 如评估间隔、是否保存中间结果等。

例如，base.py提供了一组基本配置，子配置文件（如xxx_config.yaml）可以基于此基础添加或修改特定任务所需的配置。

要自定义一个任务，你需要创建一个新的配置文件并覆盖默认值，或者在命令行中传入额外的参数来改变现有配置。

现在，你已经有了对MVSFormer项目的基本了解，可以开始搭建环境并根据提供的脚本进行训练和评估操作。如果你遇到任何问题，记得查阅项目文档或直接查看源代码获取更多信息。

MVSFormerCodes of MVSFormer: Multi-View Stereo by Learning Robust Image Features and Temperature-based Depth (TMLR2023)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVSFormer