ScanObjectNN 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

ScanObjectNN 项目的目录结构如下：

scanobjectnn/
├── data/
│   ├── main_split/
│   │   ├── training_objectdataset.h5
│   │   └── test_objectdataset.h5
│   └── main_split_nobg/
│       ├── training_objectdataset_nobg.h5
│       └── test_objectdataset_nobg.h5
├── models/
│   ├── pointnet.py
│   └── pointnet2.py
├── utils/
│   ├── data_utils.py
│   └── train_utils.py
├── config.py
├── train.py
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 包含数据集文件，分为有背景和无背景两种情况。
  • main_split/: 包含带有背景的训练和测试数据。
  • main_split_nobg/: 包含无背景的训练和测试数据。
• models/: 包含点云处理的模型文件，如 PointNet 和 PointNet++。
• utils/: 包含数据处理和训练辅助工具的脚本。
• config.py: 配置文件，用于设置训练参数。
• train.py: 训练脚本，用于启动训练过程。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件负责启动训练过程。以下是 train.py 的主要功能：

• 加载配置参数。
• 初始化数据加载器。
• 初始化模型。
• 定义损失函数和优化器。
• 进行训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。
• 保存训练过程中的模型权重和日志。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py，该文件定义了训练过程中所需的各项参数。以下是 config.py 的主要内容：

• batch_size: 批处理大小。
• num_points: 每个点云的点数。
• num_epochs: 训练的总轮数。
• learning_rate: 学习率。
• model_type: 使用的模型类型（如 PointNet 或 PointNet++）。
• data_path: 数据集的路径。
• save_path: 模型权重和日志的保存路径。

通过调整这些参数，可以控制训练过程的行为和性能。