LEAStereo 开源项目安装与使用指南

LEAStereo 开源项目安装与使用指南

LEAStereo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LEAStereo

LEAStereo 是基于 Hierarchical Neural Architecture Search (HNAS) 的深度立体匹配技术，由 Xuelian Cheng 在 NeurIPS 2020 上发表的论文提出。本指南将引导您了解该项目的结构、关键文件及其配置方法。

1. 项目目录结构及介绍

LEAStereo 的目录组织简洁而高效，以下是主要的目录组成部分：

LEAStereo/
│
├── configs      # 配置文件夹，存放各种实验设置和模型配置
├── data         # 数据相关，包括数据预处理脚本或指向数据集的链接
├── leasterereo  # 核心代码库，包含了模型实现、训练与评估逻辑
│   ├── core     # 核心模块，可能含网络定义、损失函数等
│   ├── models    # 模型结构，这里是HNAS搜索得到的立体匹配模型
│   └── utils    # 辅助工具函数集合
├── scripts       # 脚本文件，用于执行训练、测试等任务
├── requirements.txt # 项目依赖列表
└── README.md     # 项目说明文档，包含快速入门和基本使用说明

• configs: 存放所有实验所需的配置文件，您可以通过修改这里的文件来定制模型训练或评估的不同设置。
• data: 管理数据集的加载、预处理逻辑，尽管实际的数据通常不直接存储在这里，但配置和脚本会指引如何准备数据。
• leasterereo: 包括了项目的业务逻辑，核心功能在此实现。
  • core: 系统的核心组件，如网络层的定义、主干网络等。
  • models: 实现了立体匹配相关的模型结构。
  • utils: 提供了一系列辅助函数，用于支持整个系统的运行。
• scripts: 提供直接可运行的脚本，例如训练新模型或进行模型测试的操作入口。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python库及其版本。

2. 项目的启动文件介绍

在 scripts 目录下，您会找到诸如 train.py, test.py 这样的脚本文件。这些是项目运行的关键入口点：

• train.py: 用于启动模型训练的脚本。通过指定配置文件路径和其他命令行参数，您可以开始模型的训练过程。

• test.py: 当模型训练完毕后，使用此脚本来评估模型性能。同样，您需要提供适当的配置以指定模型路径和测试数据集的相关信息。

启动示例（伪代码，具体命令请参考项目文档）:

python scripts/train.py --config config/my_experiment.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs 目录，它们是YAML格式的，允许用户自定义训练或测试的各种参数：

• 基础配置：包括模型的架构细节、优化器的选择、学习率、批次大小等。
• 数据集设置：指定了训练和验证数据集的位置、预处理方式以及批处理的具体设置。
• 模型保存与加载：确定检查点保存的频率以及如何从先前的训练状态恢复。

示例配置文件片段：

model:
  name: 'LEAStereo' # 模型类型
optimizer:
  type: 'Adam' # 使用的优化器
dataset:
  train:
    path: '/path/to/train/data' # 训练数据路径
    augmentation: true # 是否启用数据增强
training:
  epochs: 50 # 总训练轮次

请注意，具体的配置字段可能会依据项目的实际更新有所变化，因此强烈建议参照最新的项目文档和配置示例来定制您的实验。

LEAStereo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LEAStereo