PointGroup 开源项目教程

PointGroup 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

PointGroup 项目的目录结构如下：

PointGroup/
├── configs/
├── datasets/
├── docs/
├── lib/
├── log/
├── output/
├── pointgroup_ops/
├── tools/
├── train.py
├── eval.py
└── README.md

目录介绍：

• configs/: 包含项目的配置文件。
• datasets/: 用于存放数据集。
• docs/: 包含项目的文档。
• lib/: 包含项目的主要代码库。
• log/: 用于存放训练和评估的日志文件。
• output/: 用于存放输出结果。
• pointgroup_ops/: 包含自定义的点云操作。
• tools/: 包含一些辅助工具脚本。
• train.py: 项目的训练脚本。
• eval.py: 项目的评估脚本。
• README.md: 项目的介绍文档。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于启动训练过程的脚本。它主要负责加载配置、初始化模型、加载数据集并开始训练。

eval.py

eval.py 是用于启动评估过程的脚本。它主要负责加载已训练的模型、加载测试数据集并进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，通常以 .yaml 或 .json 格式存在。配置文件定义了训练和评估过程中的各种参数，如数据集路径、模型参数、优化器参数等。

示例配置文件

dataset:
  root: "path/to/dataset"
  split: "train"

model:
  name: "PointGroup"
  backbone: "Res16UNet34C"

train:
  batch_size: 8
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

eval:
  batch_size: 4

配置文件参数介绍：

• dataset: 数据集相关配置，包括数据集路径和数据集分割。
• model: 模型相关配置，包括模型名称和骨干网络。
• train: 训练相关配置，包括批次大小、学习率和训练轮数。
• eval: 评估相关配置，包括批次大小。

通过修改配置文件，可以调整训练和评估过程中的各种参数，以适应不同的需求和环境。