【CVPR'17】3D形状完成使用3D-编码器-预测CNN与形状合成项目搭建与使用指南

【CVPR'17】3D形状完成使用3D-编码器-预测CNN与形状合成项目搭建与使用指南

cnncomplete [CVPR'17] Shape Completion using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnncomplete

本指南旨在帮助开发者快速理解并运行[CVPR'17] Shape Completion项目，该项目利用3D-Encoder-Predictor卷积神经网络以及形状合成技术来完成部分扫描的3D形状重建。本指南基于GitHub仓库 angeladai/cnncomplete。

1. 目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下：

• benchmark: 包含用于评估模型性能的代码和数据。
• evaluate: 评估脚本和相关工具。
• external: 外部依赖库，如FLANN，这些可能在特定构建或测试环境中被用到。
• imgs: 可能存放与项目相关的图像资源。
• shapesynth: 形状合成代码，这部分代码是在VS2013环境下开发的，适用于形状合成任务。
• torch: 与Torch7相关的代码和配置，是训练和测试主干网的所在地。
• LICENSE.txt: 许可证文件，详细规定了项目的使用条件。
• README.md: 主要的读我文件，提供了项目概述和基本的引导信息。
• cnncomplete: 核心源代码所在目录，包含了模型定义和主要的训练与测试逻辑。

2. 项目启动文件介绍

• train_class.lua 和 train.lua: 这些是训练脚本，其中train_class.lua特别用于类别的训练，而train.lua提供更通用的训练选项。通过这两个脚本，你可以根据指定的参数配置训练模型。
• test.lua: 测试脚本，用于验证已经训练好的模型。你需要指定模型路径、测试数据集以及（如果适用）分类器模型的路径。

启动项目通常从调用上述脚本之一开始，例如使用命令行执行训练或测试任务。

3. 项目的配置文件介绍

虽然该项目没有一个传统的单一“配置文件”，但其配置主要是通过脚本参数进行管理的。这意味着配置分布在各个.lua训练和测试脚本中。例如，在进行模型训练时，你需要通过命令行参数指定关键设置，比如模型类型(-model)、保存日志的位置(-save)、训练和测试数据的路径等。这些参数可以直接在调用脚本时设定，如下所示：

th train_class.lua -model epn-unet-class -save logs-epn-unet-class -train_data data/h5_shapenet_dim32_sdf/train_shape_voxel_data_list.txt -test_data data/h5_shapenet_dim32_sdf/test_shape_voxel_data_list.txt -gpu_index 0

为了适应不同的环境和需求，调整上述脚本中的参数是配置项目的关键方法。

注意事项

• 环境准备：确保你的系统安装了必要的软件，如Torch7及其依赖（包括CuDNN、cunn、torch-hdf5、xlua），Matlab（如果需要可视化），以及Visual Studio 2013（仅限形状合成代码）。
• 数据下载：训练和测试数据需从项目网站下载，并按指示配置路径。
• 模型与测试：对于测试，明确指定模型路径和输出路径至关重要。

遵循以上指南，你应该能够顺利地搭建并开始使用这个先进的3D形状完成项目。

cnncomplete [CVPR'17] Shape Completion using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnncomplete