CUT3R 项目使用教程

CUT3R 项目使用教程

CUT3R Official implementation of Continuous 3D Perception Model with Persistent State 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CUT3R

1. 项目目录结构及介绍

CUT3R项目的目录结构如下：

CUT3R/
├── assets/               # 存储项目相关资源文件
├── cloud_opt/            # 云端优化相关文件
├── config/               # 配置文件
├── datasets_preprocess/  # 数据预处理脚本
├── docs/                 # 文档
├── eval/                 # 评估脚本
├── examples/             # 示例数据
├── src/                  # 源代码
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── LICENSE               # 项目许可证
├── README.md             # 项目说明文件
├── add_ckpt_path.py      # 添加检查点路径的脚本
├── demo.py               # 演示脚本
├── demo_ga.py            # 演示脚本（带全局对齐）
├── requirements.txt      # 项目依赖
└── viser_utils.py        # Viser工具脚本

每个目录和文件的作用如下：

• assets/：包含项目所需的各种资源文件，如图片、视频等。
• cloud_opt/：包含用于云端优化的相关代码。
• config/：包含项目的配置文件。
• datasets_preprocess/：包含数据预处理脚本，用于处理不同数据集。
• docs/：包含项目文档。
• eval/：包含用于项目评估的脚本。
• examples/：包含项目使用示例。
• src/：包含项目的源代码，包括模型定义、数据处理等。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可证信息。
• README.md：项目的说明文件，包含项目介绍和使用说明。
• add_ckpt_path.py：用于添加检查点路径的脚本。
• demo.py：项目的演示脚本，用于展示项目功能。
• demo_ga.py：项目的演示脚本，包含全局对齐功能的演示。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。
• viser_utils.py：包含用于Viser的可视化工具的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是demo.py和demo_ga.py。

• demo.py：这是基本的演示脚本，用于运行CUT3R项目的推断代码。用户可以通过指定模型路径、序列路径、输出大小、可视化阈值和输出目录来运行推断。

• demo_ga.py：这个脚本包含了全局对齐功能，可以用于更精确的推断。其使用方式和demo.py类似。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于config/目录中。具体的配置文件可能因项目版本而异，但通常会包括以下内容：

• config.yaml：这是主要的配置文件，其中定义了模型参数、训练和推断参数等。用户可以根据自己的需求修改这些参数，例如学习率、批次大小、模型架构等。

配置文件示例：

model:
  type: CUT3R
  backbone: DPT
  input_size: [512, 512]

train:
  epochs: 100
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001

infer:
  vis_threshold: 1.5
  output_dir: ./output

用户应根据自己的需求调整这些配置，以获得最佳的训练和推断效果。

CUT3R Official implementation of Continuous 3D Perception Model with Persistent State 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CUT3R