CoEx 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

CoEx 项目的目录结构如下：

coex/
├── configs/
│   └── stereo/
│       └── cfg_yaml
├── dataloaders/
├── img/
├── logs/
│   └── stereo/
│       └── CoEx/
│           └── version_0/
│               └── checkpoints/
├── models/
├── utils/
├── zoo/
│   └── torchscript/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.py
├── demo_tensorrt.py
├── demo_torchscript.py
├── environment.yml
├── stereo.py
└── torch_to_tensorrt.py

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，如 cfg_yaml。
• dataloaders/: 数据加载相关的代码。
• img/: 存放项目中使用的图像文件。
• logs/: 存放训练日志和模型检查点。
• models/: 存放模型的定义和实现。
• utils/: 存放项目中使用的各种工具函数。
• zoo/: 存放预训练模型的文件。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• demo.py: 用于演示的 Python 脚本。
• demo_tensorrt.py: 使用 TensorRT 进行演示的 Python 脚本。
• demo_torchscript.py: 使用 TorchScript 进行演示的 Python 脚本。
• environment.yml: Conda 环境配置文件。
• stereo.py: 用于训练和测试立体匹配模型的 Python 脚本。
• torch_to_tensorrt.py: 将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 模型的 Python 脚本。

2. 项目启动文件介绍

demo.py

demo.py 文件用于在 KITTI 数据集上进行立体匹配的演示。运行该脚本可以加载预训练模型并生成立体匹配结果。

python demo.py

stereo.py

stereo.py 文件用于训练和测试立体匹配模型。可以通过配置文件 configs/stereo/cfg_yaml 来调整训练参数。

python stereo.py

torch_to_tensorrt.py

torch_to_tensorrt.py 文件用于将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 模型，以提高推理速度。

python torch_to_tensorrt.py

3. 项目的配置文件介绍

configs/stereo/cfg_yaml

cfg_yaml 文件是项目的配置文件，包含了训练和测试过程中需要调整的各种参数，如：

• batch_size: 训练时的批量大小。
• paths: 数据集路径和其他文件路径。
• device: 使用的设备（如 CPU 或 GPU）。
• precision: 训练时的精度（如 fp16 或 fp32）。

配置文件的具体内容如下：

batch_size: 8
paths:
  dataset_path: /path/to/dataset
  checkpoint_path: /path/to/checkpoints
device: cuda
precision: fp16

通过修改这些参数，可以调整训练和测试的行为。