Pixel2Mesh 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Pixel2Mesh/
├── Data/
│   ├── examples/
│   ├── train_list.txt
│   └── test_list.txt
├── Docs/
│   └── images/
├── external/
├── p2m/
├── .gitattributes
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.py
├── eval_testset.py
└── train.py

目录结构介绍

• Data/: 包含项目所需的数据文件，如示例图像、训练和测试列表等。

  • examples/: 存放示例图像文件。
  • train_list.txt: 训练数据列表。
  • test_list.txt: 测试数据列表。

• Docs/: 包含项目文档相关的文件，如图片等。

  • images/: 存放文档中使用的图片。

• external/: 包含项目依赖的外部库或工具。

• p2m/: 项目的主要代码目录，包含模型实现和相关工具。

• .gitattributes: Git 属性配置文件。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目介绍和使用说明。

• demo.py: 项目演示脚本，用于展示如何使用模型生成3D网格模型。

• eval_testset.py: 用于评估测试集的脚本。

• train.py: 用于训练模型的脚本。

2. 项目启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的演示脚本，用于展示如何使用预训练模型从单张RGB图像生成3D网格模型。

使用方法

python demo.py --image Data/examples/plane.png

该命令将从 Data/examples/plane.png 图像生成3D网格模型，并保存为 Data/examples/plane.obj。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。通过该脚本，用户可以自定义训练数据、学习率等参数。

使用方法

python train.py

该命令将启动训练过程，训练数据和参数可以在 train.py 中进行配置。

eval_testset.py

eval_testset.py 是用于评估测试集的脚本。通过该脚本，用户可以评估模型在测试集上的表现。

使用方法

python eval_testset.py

该命令将启动评估过程，评估结果将显示在控制台中。

3. 项目的配置文件介绍

train.py 中的配置

在 train.py 中，用户可以配置以下参数：

• 训练数据路径: 可以通过修改 train.py 中的路径来指定训练数据的位置。
• 学习率: 可以通过修改 train.py 中的学习率参数来调整模型的训练速度。
• 其他参数: 如批量大小、训练轮数等，也可以在 train.py 中进行配置。

demo.py 中的配置

在 demo.py 中，用户可以配置以下参数：

• 输入图像路径: 可以通过命令行参数 --image 指定输入图像的路径。
• 输出模型路径: 生成的3D网格模型将保存在指定的路径中。

eval_testset.py 中的配置

在 eval_testset.py 中，用户可以配置以下参数：

• 测试数据路径: 可以通过修改 eval_testset.py 中的路径来指定测试数据的位置。
• 评估参数: 如评估指标等，也可以在 eval_testset.py 中进行配置。

通过以上配置，用户可以根据自己的需求调整项目的运行方式和参数设置。