MVCNN-TensorFlow项目启动与配置教程

MVCNN-TensorFlow项目启动与配置教程

MVCNN-TensorFlow An Multi-View CNN (MVCNN) implementation with TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVCNN-TensorFlow

1. 项目的目录结构及介绍

MVCNN-TensorFlow项目是一个基于TensorFlow的Multi-View CNN（多视角卷积神经网络）的实现，用于3D形状识别。项目的目录结构如下：

• data_sample/：包含示例数据，用于训练、验证和测试。
• view/：存储3D模型的不同视角的图像文件。
• pretrained_model/：存储预训练的AlexNet模型文件。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的MIT许可证文件。
• Readme.md：项目的自述文件，包含项目信息和使用说明。
• _config.yml：可能是用于配置某些工具的配置文件。
• globals.py：全局配置文件，包含项目运行时需要的全局变量。
• input.py：处理输入数据的脚本。
• model.py：定义网络模型的脚本。
• prepare_pretrained_alexnet.sh：用于合并预训练的AlexNet模型文件的shell脚本。
• test.py：用于测试模型的脚本。
• train.py：用于训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py和test.py两个脚本实现的。

• train.py：用于启动训练过程。在首次训练时，需要创建一个临时目录并指定学习率等参数。

  $ mkdir tmp
  $ python train.py --train_dir=`pwd`/tmp --caffemodel=`pwd`/alexnet_imagenet.npy --learning_rate=0.0001
  

• test.py：用于启动测试过程。需要指定模型权重文件。

  # N是您的检查点迭代次数
  $ python test.py --weights=`pwd`/tmp/model.ckpt-N
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是globals.py，该文件包含了项目运行时所需的全局变量，如数据路径、模型参数等。

在globals.py中，你可能需要配置以下内容：

• 数据列表文件的路径：训练、验证和测试数据列表文件的路径需要在这里指定。
• 预训练模型的路径：如果使用预训练的AlexNet模型，需要指定模型的文件路径。
• 训练参数：如学习率、批大小等。

确保在运行train.py或test.py之前，所有必要的配置都已经在globals.py文件中正确设置。

MVCNN-TensorFlow An Multi-View CNN (MVCNN) implementation with TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/MVCNN-TensorFlow