PartField 项目使用教程

PartField 项目使用教程

PartField 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PartField

1. 项目目录结构及介绍

PartField 项目的主要目录结构如下：

PartField/
├── applications/             # 应用示例目录
├── assets/                   # 资源文件目录
├── configs/                  # 配置文件目录
├── partfield/                # PartField 核心代码模块
├── LICENSE                   # 项目许可证文件
├── README.md                 # 项目说明文件
├── compute_metric.py         # 计算评估指标的脚本
├── download_demo_data.sh     # 下载示例数据的脚本
├── environment.yml           # Python 虚拟环境配置文件
├── partfield_inference.py    # PartField 特征提取脚本
├── run_part_clustering.py    # 零件聚类分割脚本
├── run_part_clustering_remesh.py  # 零件聚类分割重网格化脚本

• applications/: 包含了使用 PartField 特征的应用示例。
• assets/: 存储项目的资源文件，如示例数据等。
• configs/: 包含了项目的配置文件，用于设置模型和运行参数。
• partfield/: PartField 的核心代码，包含了模型的实现。
• LICENSE: 项目的许可证信息。
• README.md: 项目的详细说明文档。
• compute_metric.py: 用于计算和评估模型性能的脚本。
• download_demo_data.sh: 脚本用于下载项目示例数据。
• environment.yml: 用于创建项目所需 Python 虚拟环境的配置文件。
• partfield_inference.py: 脚本用于从 3D 模型中提取 PartField 特征。
• run_part_clustering.py: 脚本用于对提取的特征进行聚类，以实现零件分割。
• run_part_clustering_remesh.py: 脚本用于在聚类分割后对网格进行重网格化。

2. 项目的启动文件介绍

partfield_inference.py 是项目的启动文件之一，主要用于从 3D 模型中提取 PartField 特征。以下是启动文件的基本使用方法：

python partfield_inference.py -c <配置文件路径> --opts <选项> <模型权重文件路径> <结果文件夹名称> <数据集路径> [其他参数]

• -c: 指定配置文件的路径。
• --opts: 用于设置额外的命令行选项。
• <模型权重文件路径>: 指定预训练的模型权重文件。
• <结果文件夹名称>: 指定存储特征的输出文件夹名称。
• <数据集路径>: 指定输入数据的路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，通常以 .yaml 为后缀。配置文件用于设置模型的参数、数据集的路径以及其他运行时选项。以下是一个配置文件的示例结构：

# 配置文件示例
dataset:
  data_path: ./data/your_dataset_folder/
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
test:
  checkpoint: ./model/checkpoint.pth

• dataset: 数据集相关配置，如数据集的路径等。
• train: 训练时使用的配置，包括批量大小、学习率等。
• test: 测试时使用的配置，如模型检查点文件路径等。

通过修改配置文件，用户可以根据自己的需求调整模型的训练和测试过程。

PartField 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PartField