SCRStudio 项目启动与配置教程

SCRStudio 项目启动与配置教程

scrstudio [CVPR 2025] A unified framework for Scene Coordinate Regression-based visual localization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrstudio

1. 项目的目录结构及介绍

SCRStudio 是一个基于 Scene Coordinate Regression (SCR) 的视觉定位框架，项目目录结构如下：

scrstudio/
├── docs/                  # 项目文档目录
├── scrstudio/             # 主代码库目录
├── third_party/           # 第三方依赖库
├── .gitignore             # Git 忽略文件
├── .gitmodules            # Git 子模块配置文件
├── LICENSE                # 项目许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── pyproject.toml         # Python 项目配置文件

详细介绍：

• docs/: 包含项目相关的文档。
• scrstudio/: 包含项目的主要源代码和脚本。
• third_party/: 存放项目依赖的第三方库。
• .gitignore: 指定 Git 忽略跟踪的文件和目录。
• .gitmodules: 配置 Git 子模块。
• LICENSE: Apache-2.0 许可证文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件，用于定义项目依赖和构建系统。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过一系列命令行工具进行的，以下是一些主要的启动文件和脚本：

• setup.py: 用于安装项目依赖的 Python 包。
• scr-download-data: 用于下载项目所需的数据集。
• scr-encoding-pca: 用于执行 PCA 压缩。
• scr-overlap-score: 用于计算图像间的姿态重叠分数。
• scr-train node2vec: 用于训练 Node2Vec 模型。
• scr-train scrfacto: 用于训练 SCRFacto 模型。
• scr-retrieval-feat: 用于计算检索特征。
• scr-eval: 用于运行模型评估。

这些文件通常在项目根目录下通过命令行执行。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下几个文件进行：

• config.yml: 模型训练和评估的主要配置文件，包含数据集路径、模型参数、训练策略等。
• pyproject.toml: 包含项目的元数据和依赖关系。

config.yml 示例：

data:
  train: data/aachen/train
  test: data/aachen/test

model:
  name: scrfacto
  input_encoding:
    type: dedode
    detector: L
    descriptor: B
    n_components: 128

training:
  epochs: 50
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

evaluation:
  retrieval_threshold: 0.2
  localization_threshold: 0.1

这个配置文件定义了数据集路径、模型类型、输入编码参数、训练参数以及评估参数。在启动项目进行训练或评估前，需要根据实际情况调整这些参数。

以上就是 SCRStudio 项目的启动和配置教程，希望对您有所帮助。

scrstudio [CVPR 2025] A unified framework for Scene Coordinate Regression-based visual localization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrstudio