MVSGaussian 项目使用教程

MVSGaussian 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

MVSGaussian 项目的目录结构如下：

MVSGaussian/
├── assets/
├── configs/
├── data/
│   └── mvsgs/
├── examples/
├── lib/
│   ├── colmap/
│   └── submodules/
├── scripts/
├── trained_model/
│   └── mvsgs/
│       └── dtu_pretrain/
├── LICENSE
├── README.md
├── fusion.py
├── requirements.txt
├── run.py
├── train_net.py

目录介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• configs/: 存放项目的配置文件，包括训练和评估的配置。
• data/: 存放数据集文件，mvsgs/ 目录下可能包含预处理后的数据。
• examples/: 存放示例数据和代码，用于演示项目的使用。
• lib/: 存放项目的核心代码库，包括 colmap/ 用于图像到姿态的转换，submodules/ 包含子模块代码。
• scripts/: 存放一些辅助脚本，用于项目的自动化任务。
• trained_model/: 存放训练好的模型文件，mvsgs/ 目录下包含预训练的模型。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• fusion.py: 用于数据融合的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run.py: 项目的启动脚本，用于执行训练、评估等任务。
• train_net.py: 用于训练神经网络的脚本。

2. 项目启动文件介绍

run.py

run.py 是 MVSGaussian 项目的主要启动文件，用于执行训练、评估和推理等任务。以下是该文件的主要功能介绍：

• 训练模型: 通过指定配置文件和数据集路径，启动模型的训练过程。
• 评估模型: 使用训练好的模型对测试数据进行评估，生成评估结果。
• 推理: 使用训练好的模型对新数据进行推理，生成新的视图。

使用示例

python run.py --type evaluate --cfg_file configs/mvsgs/colmap_eval.yaml test_dataset data_root examples/scene1

3. 项目的配置文件介绍

configs/ 目录

configs/ 目录下存放了项目的配置文件，主要包括训练和评估的配置。以下是一些关键配置文件的介绍：

• configs/mvsgs/colmap_eval.yaml: 用于评估模型的配置文件，包含数据集路径、模型路径、评估参数等。
• configs/mvsgs/dtu_pretrain.yaml: 用于训练模型的配置文件，包含数据集路径、训练参数、模型保存路径等。

配置文件示例

# configs/mvsgs/colmap_eval.yaml
test_dataset:
  data_root: examples/scene1
  save_video: True

配置文件参数介绍

• test_dataset: 指定测试数据集的路径。
• data_root: 数据集的根目录。
• save_video: 是否保存评估结果为视频文件。

通过修改这些配置文件，可以自定义训练和评估的参数，以适应不同的数据集和任务需求。