FineRecon项目使用教程

FineRecon项目使用教程

ml-finerecon 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-finerecon

1. 项目目录结构及介绍

FineRecon项目目录结构如下：

ml-finerecon/
├── ACKNOWLEDGEMENTS
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── data.py
├── example-config.yml
├── fine_recon.py
├── generate_gt_tsdf.py
├── main.py
├── modules.py
├── tsdf_fusion.py
├── utils.py
└── ...

• ACKNOWLEDGEMENTS: 项目致谢文件，记录了对项目有贡献的个人或组织。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件，描述了项目参与者的行为规范。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，说明了如何为项目做出贡献。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目采用的开源协议。
• README.md: 项目说明文件，包含了项目的简介、安装和使用方法。
• data.py: 数据处理相关的Python脚本。
• example-config.yml: 示例配置文件，用于展示如何配置项目参数。
• fine_recon.py: 包含FineRecon模型的Python脚本。
• generate_gt_tsdf.py: 生成地面真实TSDF的脚本。
• main.py: 项目的主要启动文件。
• modules.py: 项目中使用的模块定义。
• tsdf_fusion.py: TSDF融合相关的Python脚本。
• utils.py: 通用工具函数的Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是main.py。该文件负责初始化项目、加载配置、处理数据以及启动训练或推理过程。

在命令行中，可以通过以下方式运行main.py：

python main.py

如果要指定特定的任务（如训练、推理等），可以使用--task参数：

python main.py --task train

此外，还可以通过--ckpt参数指定预训练模型的权重文件路径：

python main.py --task predict --ckpt path/to/checkpoint.ckpt

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是config.yml。这个文件包含了项目运行所需的各项参数设置，例如数据集路径、训练参数、模型参数等。

在开始运行项目之前，需要将示例配置文件example-config.yml复制为config.yml，并根据实际情况修改其中的参数：

cp example-config.yml config.yml

配置文件中的一些关键参数包括：

• dataset_dir: 数据集的存放目录。
• tsdf_dir: TSDF数据的存放目录。
• depth_guidance: 控制深度引导是否启用。
• depth_guidance.pred_depth_dir: 预测深度图的存放目录。
• test_keyframes_file: 测试关键帧的JSON文件路径。

确保所有路径和参数都正确设置后，项目就可以按照配置文件中的参数运行了。

ml-finerecon 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-finerecon