CU-Net: LiDAR深度补全指南
本指南旨在提供关于CU-Net的详细指导,这是一个专为LiDAR深度仅完成设计的高效方法。通过耦合U-Net架构,该框架优化了深度图估计,并在KITTI基准上展示了卓越性能。以下是项目的关键组成部分解析,包括目录结构、启动文件以及配置文件的介绍。
1. 目录结构及介绍
开源项目CU-Net的目录组织方式清晰地划分了不同的功能模块:
-
configs: 包含所有训练和验证的配置文件,这些YAML文件定义了模型参数、学习率调度等。
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dataloaders: 提供数据加载逻辑,负责处理数据集输入到模型中的流程。
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loss: 定义损失函数,用于训练过程中衡量预测值与真实值之间的差异。
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metric: 评估指标代码,用来计算模型性能。
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model: 实现核心模型架构,即耦合U-Net(CU-Net)。
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optimizer_scheduler: 学习率调度器和优化器的定义。
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summary: 可能用于TensorBoard的数据汇总相关脚本。
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README.md: 项目简介和快速入门指南。
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train_ddp.py: 主要的训练脚本,支持分布式训练。
-
val.py: 验证脚本,用于测试模型在验证集上的表现。
-
utility.py: 辅助工具函数集合,涵盖通用操作。
2. 项目启动文件介绍
训练脚本
- train_ddp.py
此脚本是进行模型训练的主要入口。使用分布式数据并行(DDP)模式来加速训练过程。你需要提供一个配置文件路径(如
-c train.yml
),它将读取相应的配置来设置网络、数据集路径、训练参数等。
验证脚本
- val.py 用于验证训练好的模型。同样接受配置文件作为参数,它会在验证集上运行模型并报告性能指标。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常位于configs目录下,例如train.yml
和val.yml
。这些文件包含了关键的实验设置:
-
基本设置:包括实验名称、保存模型的路径、是否从头开始训练或加载预训练权重。
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模型细节:指定模型类型、预训练模型路径、输出通道数等。
-
数据集配置:数据集路径、批大小、数据预处理选项(如随机翻转、旋转等)。
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训练参数:学习率、优化器选择(如Adam、SGD)、学习率衰减策略、总迭代次数等。
-
日志与保存:记录训练过程的日志设置、检查点保存频率等。
为了启动训练,您将在命令行中调用 python train_ddp.py -c train.yml
,而进行验证则使用类似命令但调用val.py
。确保在执行前已正确设置环境变量和依赖项,以确保项目能够顺利运行。
请注意,具体配置文件的内容可能随项目更新而变化,所以总是建议查看最新版本的配置文件说明和注释。
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