NeRFactor项目使用说明

NeRFactor项目使用说明

nerfactor Neural Factorization of Shape and Reflectance Under an Unknown Illumination 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerfactor

1. 项目目录结构及介绍

NeRFactor项目的目录结构如下：

nerfactor/
├── assets/              # 存放项目相关的资源文件
├── brdf/                # BRDF（双向反射分布函数）相关的代码和数据
├── data_gen/            # 数据生成的代码
├── nerfactor/           # 核心代码，包括模型训练和测试等
├── third_party/         # 第三方库和工具
├── .gitignore           # Git忽略文件列表
├── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── environment.yml      # Conda环境配置文件
└── ...

• assets/：包含项目所需的一些资源文件，如图像、模型等。
• brdf/：包含BRDF模型的数据和代码。
• data_gen/：包含生成训练数据的代码。
• nerfactor/：项目的主要代码库，包括模型的建立、训练和测试等功能。
• third_party/：包含了项目依赖的第三方库和工具。
• .gitignore：指定Git版本控制时需要忽略的文件。
• CONTRIBUTING.md：提供了贡献代码的指南。
• LICENSE：项目使用的Apache-2.0许可证文件。
• README.md：项目的说明文件，介绍了项目的基本信息和如何使用。
• environment.yml：定义了项目所需的Conda环境配置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过nerfactor/目录下的脚本文件进行的。具体的启动方式会在该目录下的README.md文件中给出详细说明。以下是一个基本的启动流程：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/google/nerfactor.git
   

2. 创建并激活Conda环境：

   cd nerfactor
   conda env create -f environment.yml
   conda activate nerfactor
   

3. 根据项目nerfactor/README.md中的具体说明运行相应的脚本以启动项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过environment.yml文件来管理。该文件定义了项目运行所需的Python环境以及依赖的库。以下是environment.yml文件的内容示例：

name: nerfactor
channels:
  - pytorch
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.8
  - pytorch=1.10.0+cu113
  - torchvision=0.11.1+cu113
  - numpy
  - scikit-image
  - opencv
  - tensorboard
  - ...

这个配置文件指定了Python的版本为3.8，PyTorch及其相关库的版本，以及其他一些必要的库。通过使用conda env create -f environment.yml命令，Conda会根据这个配置文件创建一个隔离的环境，包含所有指定的依赖项。这样做可以确保项目在不同机器上运行时环境的一致性。

nerfactor Neural Factorization of Shape and Reflectance Under an Unknown Illumination 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/nerfactor