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。

• 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。

• 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。

• metric: 评估指标代码，用来计算模型性能。

• model: 实现核心模型架构，即耦合U-Net（CU-Net）。

• optimizer_scheduler: 学习率调度器和优化器的定义。

• summary: 可能用于TensorBoard的数据汇总相关脚本。

• README.md: 项目简介和快速入门指南。

• 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。

• 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）。

• 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。