LED2-Net 项目使用教程

LED2-Net 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

LED2-Net 项目的目录结构如下：

LED2-Net/
├── config/
│   ├── config_mp3d.yaml
│   ├── config_realtor360.yaml
├── src/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── final_yeh_light.gif
├── main.py
├── requirements.txt
├── run_inference.py

目录结构介绍

• config/: 包含项目的配置文件，如 config_mp3d.yaml 和 config_realtor360.yaml，用于配置数据集路径和其他参数。
• src/: 包含项目的源代码文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 跟踪。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本介绍和使用说明。
• final_yeh_light.gif: 项目演示的 GIF 文件。
• main.py: 项目的启动文件，用于训练和验证模型。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_inference.py: 用于运行推理的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 LED2-Net 项目的启动文件，主要用于训练和验证模型。以下是该文件的主要功能介绍：

• 训练模型: 通过运行 main.py 并指定配置文件路径和训练模式，可以开始训练模型。

  python main.py --config config/config_mp3d.yaml --mode train
  

• 验证模型: 通过运行 main.py 并指定配置文件路径和验证模式，可以对模型进行验证。

  python main.py --config config/config_mp3d.yaml --mode val
  

3. 项目的配置文件介绍

config_mp3d.yaml 和 config_realtor360.yaml

这两个配置文件分别用于配置 Matterport3D 和 Realtor360 数据集的训练和验证参数。以下是配置文件的主要内容：

• dataset_image_path: 数据集图像的路径。
• dataset_label_path: 数据集标签的路径。
• 其他参数: 包括模型训练的超参数、数据增强选项等。

配置文件示例

dataset_image_path: '/path/to/image/location'
dataset_label_path: '/path/to/label/location'
# 其他配置参数...

通过修改这些配置文件，可以调整模型的训练和验证行为。