3DRealCar_Dataset 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

3DRealCar_Dataset 项目目录结构如下：

3DRealCar_Dataset/
├── data/                # 存储数据集的目录
│   ├── images/          # 原始图片数据
│   └── labels/          # 标签数据
├── docs/                # 文档目录
├── tools/               # 工具脚本目录
│   ├── data_preprocess/ # 数据预处理脚本
│   └── visualization/   # 可视化脚本
├── utils/               # 工具类库目录
├── train.py             # 训练脚本
├── evaluate.py          # 评估脚本
├── infer.py             # 推断脚本
└── requirements.txt     # 项目依赖文件

• data/: 存储数据集的目录，包括原始图片数据和标签数据。
• docs/: 文档目录，用于存放项目的相关文档。
• tools/: 工具脚本目录，包括数据预处理和可视化等脚本。
• utils/: 工具类库目录，存放项目中通用的工具类。
• train.py: 训练脚本，用于训练模型。
• evaluate.py: 评估脚本，用于评估模型性能。
• infer.py: 推断脚本，用于对新的数据进行推断。
• requirements.txt: 项目依赖文件，记录了项目运行所需的第三方库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行 train.py、evaluate.py 和 infer.py 这三个脚本。以下是每个脚本的简要介绍：

• train.py: 这个脚本用于启动模型的训练过程。通过传入不同的参数，可以调整训练的配置，如学习率、批大小等。
• evaluate.py: 该脚本用于评估训练好的模型在测试集上的性能。它将打印出一系列指标，如准确率、召回率等。
• infer.py: 当需要对新的数据进行预测时，可以使用这个脚本。它将加载训练好的模型，并输出预测结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过修改 train.py、evaluate.py 和 infer.py 中的参数进行。以下是配置文件的一些常见参数：

• --data_dir: 指定数据集的存储路径。
• --batch_size: 设置模型训练或评估时的批大小。
• --learning_rate: 设置学习率，影响模型训练的速度和收敛。
• --epochs: 设置训练的总轮数。
• --model_dir: 指定训练好的模型保存的目录。

具体的配置参数和方法，可以在每个脚本的注释中找到详细的说明。在实际使用时，可以根据自己的需要调整这些参数，以获得最佳的模型性能。