StereoPIFu深度感知衣物着装人体数字化教程

1. 目录结构及介绍

开源项目StereoPIFu_Code基于PyTorch实现，旨在通过立体视觉对穿着衣物的人体进行数字化重建。以下是主要的目录结构及各部分功能简介：

StereoPIFu_Code/
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├── AANetPlusFeature         # 包含AANet中的可变形卷积实现及其编译脚本
│   ├── deform_conv           # 可变形卷积相关代码和构建指令
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├── Config                   # 配置文件夹，存放不同运行模式下的配置参数
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├── Doc                      # 文档资料，可能包括开发过程的一些说明或算法描述
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├── GenEvalData              # 用于生成评估数据的脚本及相关资源
│   └── build.sh             # 编译必要的C++扩展模块的脚本
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├── TempData                 # 存放临时数据或示例数据
│   └── SampleData           # 示例模型文件
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├── networks                 # 网络结构定义文件夹
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├── requirements.txt         # 项目所需Python库列表
├── README.md                # 项目的主要说明文件
├── StereoPIFuNet.py         # 主要模型 SterePIFuNet 的实现
├── SurfaceClassifier.py     # 表面分类器相关实现
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└── 其他支持文件和脚本       # 如eval.sh用于运行演示，以及一些辅助处理工具等

2. 项目启动文件介绍

• 主程序执行点：项目的核心运行通常不直接从单一入口开始，而是通过脚本来调用不同的模块完成任务。例如，进行模型训练、验证或预测可能会有特定的脚本。

  • 对于快速体验项目，可以关注eval.sh脚本，它提供了一个简便的方式来运行演示，并展示重建结果。

• GenEvalData.py: 这个脚本是生成评价数据的关键，允许用户从提供的模型数据中创建左右颜色、深度和掩模图像，用于后续的评估或展示。

• StereoPIFuNet.py: 模型定义文件，包含了网络架构的实现，是项目的核心组件之一。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件主要位于Config目录下，这些.py文件负责存储模型训练、测试的各种设置，包括但不限于学习率、批次大小、优化器类型、网络结构的细节等。虽然具体的配置文件没有详细列出，但通常这样的配置文件会包含以下几个关键方面的设定：

• 数据路径：指定训练集、验证集的数据位置。
• 网络参数：初始化权重、损失函数的选择和超参数。
• 训练设置：迭代次数、是否加载预训练模型、日志记录频率等。
• 硬件配置：GPU选择、多进程训练的相关设置。
• 实验参数：任何特定于当前实验的调整项。

在开始项目之前，熟悉这些配置文件并根据个人实验需求进行相应的修改是非常重要的步骤。通过阅读README.md文件，可以获得更加详细的配置指南和项目使用流程。