SAX-NeRF 使用教程

SAX-NeRF 使用教程

SAX-NeRF "Structure-Aware Sparse-View X-ray 3D Reconstruction" (CVPR 2024) - A Toolbox for CT reconstruction and X-ray Novel View Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SAX-NeRF

1. 项目目录结构及介绍

SAX-NeRF 项目目录结构如下：

SAX-NeRF/
├── 3D_vis/                      # 3D 可视化代码目录
├── config/                      # 配置文件目录
├── dataGenerator/               # 数据生成代码目录
├── data/                        # 数据集目录
├── draw_bbox/                   # 绘制边界框代码目录
├── fig/                         # 图片目录
├── requirements.txt             # 项目依赖文件
├── src/                         # 源代码目录
├── eval_traditional.py          # 传统方法评估脚本
├── LICENSE.txt                  # 开源协议文件
├── README.md                    # 项目说明文件
├── test.py                      # 测试脚本
├── train.py                     # 训练脚本
├── train_mlg.py                 # 多任务训练脚本

• 3D_vis/: 包含用于3D可视化展示的代码。
• config/: 包含项目的配置文件。
• dataGenerator/: 包含用于生成数据的代码。
• data/: 存放项目所需的数据集。
• draw_bbox/: 包含用于绘制边界框的代码。
• fig/: 存放项目相关的图片文件。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的Python包。
• src/: 包含项目的源代码。
• eval_traditional.py: 用于评估传统方法的脚本。
• LICENSE.txt: 开源协议文件，本项目采用MIT协议。
• README.md: 项目说明文件，介绍项目的基本信息和如何使用。
• test.py: 用于测试项目功能的脚本。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• train_mlg.py: 用于多任务学习的训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及以下文件：

• train.py: 此文件是训练模型的入口。通过指定配置文件，可以开始训练不同的模型。
• test.py: 此文件用于测试模型的效果。可以加载预训练模型，并在数据集上测试。

例如，以下命令将使用默认配置开始训练模型：

python train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录中，根据不同的模型和方法，有多个配置文件。配置文件采用YAML格式，包含了模型的参数、数据集路径、训练和测试的相关设置。

例如，一个配置文件可能如下所示：

# 配置文件示例
model:
  type: Lineformer
  parameters:
    # 模型参数
data:
  dataset_path: ./data/chest_50.pickle
train:
  epochs: 50
  batch_size: 16
test:
  # 测试相关参数

配置文件通过在 train.py 或 test.py 中指定 --config 参数来使用：

python train.py --config config/Lineformer/chest_50.yaml

SAX-NeRF "Structure-Aware Sparse-View X-ray 3D Reconstruction" (CVPR 2024) - A Toolbox for CT reconstruction and X-ray Novel View Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SAX-NeRF