[NeurIPS'21] Shape As Points: 可微分泊松求解器——安装与使用手册

[NeurIPS'21] Shape As Points: 可微分泊松求解器——安装与使用手册

shape_as_points [NeurIPS'21] Shape As Points: A Differentiable Poisson Solver 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape_as_points

本手册基于GitHub上的开源项目Shape As Points，这是一个结合了隐式与显式形状表示的创新工作，提出于NeurIPS 2021。本指南将详细介绍如何导航项目目录结构，理解启动与配置文件，以及基本的使用步骤。

1. 目录结构及介绍

Shape As Points项目采用清晰的目录组织方式，其主要结构如下：

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├── configs                 # 配置文件夹，包括优化和学习两种模式的不同设置。
├── environment.yaml        # Anaconda环境配置文件。
├── eval_meshes.py          # 用于评估重建模型的脚本。
├── generate.py             # 用于从预训练模型生成结果的脚本。
├── optim.py                # 单分辨率优化脚本。
├── optim_hierarchy.py      # 使用分层策略进行多分辨率优化的脚本。
├── README.md               # 项目简介与快速入门指导。
├── requirements.txt         # Python依赖列表（未直接提供，但通过environment.yml间接指定）。
└── train.py                # 训练新网络的脚本。

主要文件解释：

• configs：包含了所有运行脚本所需的配置文件，如优化参数、学习率等。
• eval_meshes.py：评价生成的网格质量的工具。
• generate.py：使用已训练好的模型生成3D表面。
• optim.py 和 optim_hierarchy.py：执行3D表面重建的优化过程，后者支持分层次优化。
• README.md：项目的主要说明文档，提供了快速开始的指示。
• train.py：用于从头开始训练模型的脚本。

2. 启动文件介绍

optim_hierarchy.py

这是核心优化脚本之一，它采用分层次的方式从粗到细地优化点云数据至网格形状。你需要指定一个CONFIG.yaml配置文件来定义起始网格分辨率和优化细节。

generate.py

用于在已有模型上生成新的3D形状。根据提供的配置文件，可以处理不同噪音级别或带有异常点的点云数据。

train.py

如果你想训练自己的模型，这个脚本是起点。它需要相应的配置文件以指定训练细节。

其他脚本

如eval_meshes.py用于评估，是后期验证模型性能的关键。

3. 配置文件介绍

配置文件（位于configs文件夹内）是控制项目行为的核心，每种实验或任务都有对应的.yaml文件。这些文件通常包含以下部分：

• 基础设置：模型参数、优化器类型、学习率等。
• 数据路径：指向输入数据集的位置。
• 训练与测试设置：批次大小、迭代次数、是否使用预训练模型等。
• 输出路径：存储实验结果的地方。
• 特定任务设置：例如，优化或生成时的具体参数。

示例配置可能包括网络架构的选择、损失函数的定义、是否在过程中可视化等，根据你的具体需求调整这些配置值是非常关键的。

快速开始建议

1. 环境搭建: 使用Anaconda创建并激活名为sap的环境，并通过conda env create -f environment.yaml安装所需包。
2. 数据准备: 根据项目指导下载必要的数据集。
3. 尝试演示: 运行scripts/download_demo_data.sh获取演示数据，然后使用python optim_hierarchy.py configs/optim_based/teaser.yaml进行优化示例。
4. 深入探索: 查看各种.yaml配置文件，调整参数以适合你的研究或应用需求。

确保阅读README.md中的详细说明，这将为你提供更全面的指引。

shape_as_points [NeurIPS'21] Shape As Points: A Differentiable Poisson Solver 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shape_as_points