NVlabs/svraster 项目使用教程

NVlabs/svraster 项目使用教程

svraster 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svraster

1. 项目目录结构及介绍

NVlabs/svraster 项目目录结构如下：

articles/             # 文章和论文相关的文件夹
asset/                # 存放资源文件，如图片等
cfg/                  # 配置文件文件夹
cuda/                 # CUDA相关的源文件和库
notebooks/            # Jupyter笔记本文件
scripts/              # 脚本文件，如数据预处理、训练等
src/                  # 源代码文件夹，包括模型定义、数据处理等
.gitignore            # Git忽略文件
LICENSE              # 项目许可证
LICENSE_inria.md      # INRIA许可证文件
README.md             # 项目说明文件
eval.py               # 评估脚本
extract_mesh.py       # 提取网格的脚本
render.py             # 渲染脚本
render_fly_through.py # 渲染飞行穿越视频的脚本
requirements.txt      # 项目依赖文件
train.py              # 训练脚本
viz.py                # 可视化脚本

• articles/: 包含与项目相关的论文和文章。
• asset/: 存储项目所需的资源文件，例如图片和数据集。
• cfg/: 包含项目的配置文件。
• cuda/: 与CUDA相关的源文件和库，用于实现稀疏体素光栅化。
• notebooks/: 包含用于分析、可视化和实验的Jupyter笔记本。
• scripts/: 包含用于数据预处理、模型训练和其他任务的各种脚本。
• src/: 源代码文件夹，包含了项目的核心代码，如模型定义、数据加载器等。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE 和 LICENSE_inria.md: 项目的许可证文件。
• README.md: 包含项目描述、使用方法和贡献者信息。
• 其他.py文件: 脚本文件，用于执行特定的任务，如评估、提取网格、渲染等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py、render.py等脚本来进行的。

• train.py: 用于训练模型的脚本。通过指定数据路径、模型路径和其他训练参数来启动训练过程。
• render.py: 用于渲染模型的脚本。可以用于渲染训练过程中的视图、测试视图或者生成飞行穿越视频。

例如，启动训练的命令可能如下：

python train.py --source_path /path/to/data --model_path /path/to/output

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于cfg/文件夹中，这些文件定义了项目运行时所需的参数和设置。

• 配置文件通常以.yaml或.py格式存在，可以通过命令行参数或环境变量来指定使用哪个配置文件。
• 用户可以通过修改这些配置文件来调整模型的结构、训练参数、渲染设置等。

例如，一个配置文件可能包含以下内容：

# config.yaml
data_device: 'cuda'
subdivide_save_gpu: True
...

用户可以在命令行中通过--cfg_files参数来指定配置文件，或者直接在命令行中覆盖特定的配置项，如：

python train.py --data_device cpu --subdivide_save_gpu False

以上就是NVlabs/svraster项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。使用这些信息，用户可以开始搭建和运行该项目。

svraster 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svraster