CLIP-Fields 项目使用教程

CLIP-Fields 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

clip-fields/
├── configs/
│   └── train.yaml
├── dataloaders/
├── demo/
├── docs/
├── gridencoder/
├── misc/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，如 train.yaml。
• dataloaders/: 数据加载相关的代码。
• demo/: 存放交互式教程和评估笔记本。
• docs/: 项目文档。
• gridencoder/: 哈希网格编码器的相关代码。
• misc/: 其他辅助代码。
• README.md: 项目介绍和安装说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练 CLIP-Fields 模型。你可以通过以下命令启动训练：

python train.py dataset_path=nyu_r3d

如果需要使用 LSeg 作为额外的开放标签注释源，可以运行以下命令：

python train.py dataset_path=nyu_r3d use_lseg=true

3. 项目的配置文件介绍

configs/train.yaml

train.yaml 是项目的主要配置文件，包含了训练过程中可能需要调整的各种参数。以下是一些重要的配置选项：

• dataset_path: 数据集路径。
• use_lseg: 是否使用 LSeg 作为额外的开放标签注释源。
• custom_labels: 自定义标签列表。

你可以根据需要修改这些配置选项来适应不同的训练需求。

---

通过以上内容，你可以快速了解并开始使用 CLIP-Fields 项目。