WeakSupPointCloudSeg 项目使用教程

WeakSupPointCloudSeg 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

WeakSupPointCloudSeg/
├── Dataset/
│   ├── S3DIS/
│   └── ShapeNet/
├── Networks/
│   └── dgcnn/
├── RandomSamp/
├── S3DIS/
├── ShapeNet/
├── Util/
├── doc/
├── LICENSE
├── README.md
├── prepareDataset_S3DIS.sh
├── prepareDataset_ShapeNet.sh
├── test_S3DIS.py
├── test_ShapeNet.py
├── train_S3DIS.py
├── train_ShapeNet.py
└── train_script

目录结构说明

• Dataset/: 存放数据集的目录，包括 S3DIS 和 ShapeNet 数据集。
• Networks/: 存放网络模型的目录，例如 DGCNN 模型。
• RandomSamp/: 可能用于随机采样的相关文件。
• S3DIS/: 与 S3DIS 数据集相关的文件。
• ShapeNet/: 与 ShapeNet 数据集相关的文件。
• Util/: 存放工具类或辅助函数的目录。
• doc/: 存放文档的目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• prepareDataset_S3DIS.sh: 用于准备 S3DIS 数据集的脚本。
• prepareDataset_ShapeNet.sh: 用于准备 ShapeNet 数据集的脚本。
• test_S3DIS.py: 用于测试 S3DIS 数据集的脚本。
• test_ShapeNet.py: 用于测试 ShapeNet 数据集的脚本。
• train_S3DIS.py: 用于训练 S3DIS 数据集的脚本。
• train_ShapeNet.py: 用于训练 ShapeNet 数据集的脚本。
• train_script: 可能是一个训练脚本的入口文件。

2. 项目启动文件介绍

启动文件

• train_S3DIS.py: 用于启动 S3DIS 数据集的训练。
• train_ShapeNet.py: 用于启动 ShapeNet 数据集的训练。
• test_S3DIS.py: 用于启动 S3DIS 数据集的测试。
• test_ShapeNet.py: 用于启动 ShapeNet 数据集的测试。

使用方法

1. 训练 S3DIS 数据集:

   python train_S3DIS.py
   

2. 训练 ShapeNet 数据集:

   python train_ShapeNet.py
   

3. 测试 S3DIS 数据集:

   python test_S3DIS.py
   

4. 测试 ShapeNet 数据集:

   python test_ShapeNet.py
   

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量来配置训练和测试的参数。

示例

在训练或测试脚本中，可以通过命令行参数传递配置信息，例如：

python train_S3DIS.py --batch_size 32 --learning_rate 0.001

环境配置

项目依赖于以下环境：

• Python 3.6
• TensorFlow 1.14
• CUDA 10.0
• cuDNN 7.0
• Ubuntu 18.04

确保在运行项目之前，环境已经正确配置。