Multi-View-Silhouette-and-Depth-Decomposition-for-High-Resolution-3D-Object-Representation 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Multi-View-Silhouette-and-Depth-Decomposition-for-High-Resolution-3D-Object-Representation/
├── images/
├── scripts/
├── LICENSE
├── README.md
├── ReconEval.py
├── SREval.py
├── binvox
├── data_prep.py
├── depth.py
├── occupancy.py
├── recon.py

目录结构介绍

• images/: 存放项目生成的图像文件，例如超分辨率结果和单图像重建结果。
• scripts/: 存放项目使用的脚本文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• ReconEval.py: 用于评估单图像重建结果的脚本。
• SREval.py: 用于评估超分辨率结果的脚本。
• binvox: 用于将CAD模型转换为体素对象的可执行文件。
• data_prep.py: 用于生成训练和测试数据的数据准备脚本。
• depth.py: 用于训练深度图预测网络的脚本。
• occupancy.py: 用于训练占用图预测网络的脚本。
• recon.py: 用于训练低分辨率重建自动编码器的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

data_prep.py

该脚本用于生成训练和测试数据。它会下载ShapeNet数据集中的CAD模型，将其转换为体素对象，提取正交深度图，渲染对象图像，并将所有数据分割为训练、验证和测试集。

使用方法:

python data_prep.py

depth.py

该脚本用于训练深度图预测网络。它通过预测低分辨率对象的六个正交深度图来生成高分辨率对象的深度图。

使用方法:

python depth.py

occupancy.py

该脚本用于训练占用图预测网络。它通过预测高分辨率对象的占用图来生成高分辨率对象的轮廓。

使用方法:

python occupancy.py

recon.py

该脚本用于训练低分辨率重建自动编码器。它通过单张RGB图像生成低分辨率对象，然后使用超分辨率方法生成高分辨率对象。

使用方法:

python recon.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数来调整各个脚本的参数。例如：

• data_prep.py: 可以通过-o参数指定对象类别，-no参数指定对象数量，-hi参数指定高分辨率，-l参数指定低分辨率，-ni参数指定渲染图像数量。
• depth.py 和 occupancy.py: 可以通过-h参数查看所有可调整的参数。
• recon.py: 可以通过-h参数查看所有可调整的参数，并通过-ensemble参数指定是否使用集成模型。

通过这些参数，用户可以根据自己的需求定制数据生成和模型训练过程。