CityGaussian 项目使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
CityGaussian 项目是一个用于高质量大规模场景重建的开源项目。以下是项目的目录结构及其简单介绍:
CityGaussian/
├── .github/ # GitHub 工作流程和配置文件
├── assets/ # 资源文件,如图片等
├── blender/ # 与 Blender 相关的文件
├── configs/ # 配置文件
├── doc/ # 文档资料
├── internal/ # 内部实现代码
├── notebooks/ # Jupyter 笔记本
├── requirements/ # 项目依赖
├── scripts/ # 脚本文件
├── submodules/ # 子模块
├── tests/ # 测试代码
├── tools/ # 实用工具代码
├── utils/ # 公共辅助函数代码
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .gitmodules # Git 子模块配置文件
├── LICENSE.md # 项目许可证信息
├── README.md # 项目说明文件
├── dataset.py # 数据集处理文件
├── main.py # 主执行文件
├── pyproject.toml # 项目配置文件
├── render.py # 渲染处理文件
├── requirements.txt # 项目依赖列表
├── seganygs.py # 数据处理脚本
└── viewer.py # 查看器相关代码
2. 项目的启动文件介绍
main.py
是项目的主要启动文件。它负责初始化程序,加载配置,并且开始整个重建和渲染流程。以下是一个简化的 main.py
文件的结构:
# 导入必要的库
import configurations
from trainer import Trainer
# 配置参数
config = configurations.load_config('path/to/config/file')
# 创建训练器对象
trainer = Trainer(config)
# 开始训练或测试过程
trainer.run()
在实际的项目中,main.py
会包含更详细的初始化和流程控制代码。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常位于 configs/
目录下,它们包含了项目运行时的参数设置。配置文件通常采用 .yaml
或 .json
格式,本项目使用 .yaml
格式。以下是一个配置文件示例:
# 配置文件示例
model:
name: CityGaussian
parameters:
max_cache_num: 1024
prune_ratio: 0.5
data:
dataset_path: 'path/to/dataset'
batch_size: 32
train:
epochs: 50
learning_rate: 0.001
这个配置文件定义了模型名称和参数,数据集路径和批处理大小,以及训练过程中的周期数和学习率等。
使用配置文件可以使项目更加灵活和可配置,便于在不同环境或需求下调整项目行为。在项目启动时,会加载这些配置文件,并根据其中的参数进行相应的操作。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考