UMR：自监督单视图三维重建教程

UMR：自监督单视图三维重建教程

UMR Self-supervised Single-view 3D Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/um/UMR

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本教程基于NVIDIA Labs的UMR项目，该项目实现了一种自我监督的单视图3D重构技术，通过语义一致性进行训练。以下内容将详细介绍项目的目录结构、启动文件以及配置文件的使用。

1. 目录结构及介绍

项目的基本目录布局如下：

• 根目录:
  • CODE OF CONDUCT.md: 行为准则文件。
  • CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
  • LICENSE: 许可证信息，说明了代码的使用权限。
  • README.md: 主要的读我文件，包含了项目概述、论文引用、安装指南等。
  • requirements.txt: 项目所需的Python库列表。
  • setup.sh: 安装脚本，用于设置项目依赖。
  • 主要源码目录UMR，里面包含：
    • Experiments: 包含各种实验脚本，如训练、测试和演示脚本。
    • NNUtils: 深度学习模型中使用的神经网络工具集。
    • External: 可能包含第三方库的修改版本或特定依赖项。
    • Data: 数据处理相关文件或指向数据的路径。
    • 其他辅助脚本和配置文件，比如用于模型训练和评估的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

运行示例

主要的启动点是位于UMR/experiments/目录下的Python脚本。例如，运行一个简单演示，你需要执行如下命令：

python -m UMR.experiments.demo --model_path UMR/cachedir/snapshots/cub_net/pred_net_latest.pth --img_path UMR/demo_imgs/birdie.jpg --out_path UMR/cachedir/demo

这个命令将使用预训练模型对指定图像进行3D重构，并保存结果到定义的输出路径。

训练脚本

对于训练新的模型，你可以使用如UMR/experiments/train_s2.py这样的脚本，它包含训练模型并应用语义一致性约束的逻辑。调整参数如--batch_size, --name, 和数据路径以适应你的需求。

3. 项目的配置文件介绍

虽然项目没有明确指出单独的配置文件（如.yaml或.json），但其配置主要是通过命令行参数来实现的。这意味着在启动脚本时，你会通过参数来指定模型路径、数据路径、批次大小、GPU数量等关键配置。对于更复杂的配置需求，可能需要直接在脚本内部或相关实验文件中进行调整。例如，在训练脚本中寻找变量初始化部分，那里往往可以定制更多的实验细节。

示例配置命令

为了展示如何通过命令行参数进行配置，看下面的例子：

python train_s2.py --name cub_s2 --batch_size 16 --cub_dir <your_cub_data_directory> --scops_path <path_to_scops_predictions>

在这个例子中，--name指定了实验的标识符，--batch_size设置了训练的批量大小，而其他路径参数则指定了数据和预先计算的结果位置。

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通过上述指南，你应该能够理解UMR项目的目录结构、基本的启动流程和配置方法。记得在实际操作前，确保已经正确安装所有必要的依赖，并且遵循项目的具体文档更新以获取最佳实践。

UMR Self-supervised Single-view 3D Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/um/UMR