FastMVSNet 开源项目安装与使用指南

FastMVSNet 开源项目安装与使用指南

FastMVSNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastMVSNet

目录结构及介绍

目录结构概览

• scripts : 存放自动化脚本，如训练、测试和数据预处理脚本。
• src : 包含源代码的核心模块，包括网络架构、损失函数、优化器和其他辅助类。
• models : 存储已训练模型权重的文件夹。
• data : 输入数据存放的位置，包括训练和验证数据集。
• config : 包含配置文件，如训练参数、数据路径等。
• utils : 工具类，提供常用的功能，如数据增强、可视化、日志记录等。

核心组件描述

scripts/

此目录下的脚本有助于简化常见的操作：

• train.sh: 使用默认设置开始训练过程。
• test.sh: 对预训练的模型执行测试。
• preprocess.sh: 准备数据，可能包括转换格式或调整大小。

src/

这个目录包含了FastMVSNet的主要逻辑：

• network.py: 定义网络架构，包括卷积层、池化层以及特定于任务的层。
• loss.py : 实现损失函数计算。
• optimizer.py: 设置优化算法，比如Adam或SGD。
• trainer.py: 组件训练循环，调用模型前向传播、反向传播和更新权重。
• evaluator.py: 提供评估模型性能的方法，例如精度评估。

models/

存储经过训练的模型权重文件，通常为.pth格式。

data/

组织不同数据集的文件夹，数据应当预处理成适用于训练的格式。

config/

配置文件帮助设置训练细节，如：

• settings.json: 控制训练周期数量、批次大小、学习率等。
• paths.yaml: 定位数据集和模型文件的具体路径。

项目的启动文件介绍

main.py

这是程序的入口点，负责加载配置，初始化模型、数据加载器和优化器，然后调用训练和评估阶段。

setup.py

对于Python包而言，这是一个构建和安装所需的元数据文件，它可能用于安装项目的依赖库或编译原生扩展。

项目的配置文件介绍

settings.json

控制整个项目的训练细节，包括但不限于：

• epochs: 总训练周期数。
• batch_size: 单次梯度下降使用的样本数目。
• learning_rate: 初始学习速率。

paths.yaml

指定关键目录的路径：

• dataset_root: 数据集所在根目录。
• model_save_path: 训练好的模型保存路径。
• log_dir: 日志文件输出目录。

遵循以上指南可以帮助您顺利地安装、配置并运行FastMVSNet项目。

FastMVSNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastMVSNet