I2L-MeshNet 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

I2L-MeshNet 项目的目录结构如下：

$[ROOT]
|-- data
|-- demo
|-- common
|-- main
|-- output
|-- LICENSE
|-- README.md
|-- requirements.sh

目录结构介绍

• data: 包含数据加载代码和指向图像及注释目录的软链接。
• demo: 包含演示代码。
• common: 包含 I2L-MeshNet 的核心代码。
• main: 包含用于训练或测试网络的高级代码。
• output: 包含日志、训练模型、可视化输出和测试结果。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.sh: 项目依赖的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 main 目录下，包括以下几个关键文件：

• train.py: 用于训练 I2L-MeshNet 网络的脚本。
• test.py: 用于测试 I2L-MeshNet 网络的脚本。
• config.py: 包含项目的配置选项，如数据集、网络骨干、输入大小等。

启动文件介绍

• train.py:

  • 用于启动训练过程。
  • 可以通过 --gpu 参数指定使用的 GPU 设备。
  • 可以通过 --stage 参数指定训练阶段（如 lixel 或 param）。

• test.py:

  • 用于启动测试过程。
  • 可以通过 --gpu 参数指定使用的 GPU 设备。
  • 可以通过 --stage 参数指定测试阶段（如 lixel 或 param）。
  • 可以通过 --test_epoch 参数指定要测试的模型版本。

• config.py:

  • 包含项目的配置选项。
  • 可以在此文件中修改数据集、网络骨干、输入大小等设置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 main/config.py 中，包含以下几个关键配置选项：

• 数据集配置:

  • 可以选择使用的数据集，如 Human3.6M、MuCo、MS COCO 等。

• 网络骨干配置:

  • 可以选择网络的骨干结构。

• 输入大小配置:

  • 可以设置输入图像的大小。

配置文件介绍

• 数据集配置:

  • 通过修改 config.py 中的 DATASET 选项，可以选择不同的数据集进行训练或测试。

• 网络骨干配置:

  • 通过修改 config.py 中的 NETWORK 选项，可以选择不同的网络骨干结构。

• 输入大小配置:

  • 通过修改 config.py 中的 INPUT_SIZE 选项，可以设置输入图像的大小。

通过以上配置，用户可以根据自己的需求调整 I2L-MeshNet 的训练和测试过程。