Generative-and-Discriminative-Voxel-Modeling 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Generative-and-Discriminative-Voxel-Modeling/
├── Discriminative/
│   ├── train.py
│   ├── VRN.py
│   └── ...
├── Generative/
│   ├── GUI.py
│   ├── VAE.py
│   ├── train_VAE.py
│   └── ...
├── datasets/
│   ├── modelnet10_train.tar
│   ├── modelnet10_test.tar
│   └── ...
├── doc/
│   └── ...
├── paper/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍

• Discriminative/: 包含用于训练和测试分类器的文件，如 train.py 和 VRN.py。
• Generative/: 包含用于生成模型的文件，如 GUI.py、VAE.py 和 train_VAE.py。
• datasets/: 包含项目使用的数据集文件，如 modelnet10_train.tar 和 modelnet10_test.tar。
• doc/: 包含项目的文档文件。
• paper/: 包含与项目相关的论文文件。
• utils/: 包含项目的实用工具文件。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍文件。

2. 项目的启动文件介绍

Generative/GUI.py

GUI.py 是用于运行生成模型的图形用户界面的启动文件。通过该文件，用户可以探索由变分自编码器（VAE）学习的潜在空间。

启动命令:

python Generative/GUI.py Generative/VAE.py datasets/shapenet10_test_nr.tar Generative/VAE.npz

Discriminative/train.py

train.py 是用于训练分类器的启动文件。通过该文件，用户可以训练深度卷积神经网络（ConvNet）进行对象分类。

启动命令:

python Discriminative/train.py Discriminative/VRN.py datasets/modelnet40_rot_train.npz

3. 项目的配置文件介绍

Generative/VAE.py

VAE.py 是生成模型的配置文件，包含模型的配置参数和定义。用户可以通过修改该文件来调整模型的架构和训练参数。

Discriminative/VRN.py

VRN.py 是分类器的配置文件，包含模型的配置参数和定义。用户可以通过修改该文件来调整分类器的架构和训练参数。

配置文件示例

# Generative/VAE.py

# 模型配置参数
latent_dim = 200
batch_size = 32
learning_rate = 0.001

# 其他配置参数...

# Discriminative/VRN.py

# 模型配置参数
num_classes = 40
batch_size = 32
learning_rate = 0.001

# 其他配置参数...

通过以上配置文件，用户可以自定义模型的各种参数，以满足不同的训练需求。