MeshCNN项目常见问题解决方案

1. 项目基础介绍

MeshCNN 是一个基于三角形网格的通用深度神经网络，主要用于处理3D形状分类或分割等任务。该框架包含直接应用于网格边缘的卷积、池化和反池化层。项目使用的主要编程语言是 Python，基于 PyTorch 深度学习框架进行开发。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装项目依赖

问题描述： 新手在使用项目时，可能会遇到不知道如何正确安装依赖库的问题。

解决步骤：

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git
   cd MeshCNN
   

2. 创建新的 conda 环境，并安装所需依赖：

   conda env create -f environment.yml
   

3. 激活创建好的环境：

   source activate meshcnn
   

问题二：如何下载并使用数据集

问题描述： 新手可能不清楚如何下载数据集以及如何在项目中使用这些数据。

解决步骤：

1. 使用项目提供的脚本下载数据集（以下以 SHREC 数据集为例）：

   bash scripts/shrec/get_data.sh
   

2. 运行训练脚本：

   bash scripts/shrec/train.sh
   

3. 如果需要查看训练损失图，可以在另一个终端运行：

   tensorboard --logdir runs
   

   然后在浏览器中访问 http://localhost:6006。

问题三：如何使用预训练权重

问题描述： 新手可能不知道如何获取和使用预训练权重。

解决步骤：

1. 使用项目提供的脚本获取预训练权重：

   bash scripts/shrec/get_pretrained.sh
   

2. 为了使用预训练权重，需要运行训练脚本计算并保存训练数据的均值和标准差：

   bash scripts/shrec/train.sh
   

通过以上步骤，新手可以更容易地开始使用 MeshCNN 项目，并解决常见的安装和配置问题。