CFNet 项目使用教程
2024-09-28 22:02:40作者:贡沫苏Truman
1. 项目目录结构及介绍
CFNet 项目的目录结构如下:
CFNet/
├── datasets/
│ ├── KITTI2015/
│ ├── KITTI2012/
│ ├── Middlebury/
│ └── ETH3D/
├── models/
│ ├── relu/
│ └── ...
├── scripts/
│ ├── sceneflow.sh
│ ├── robust.sh
│ ├── eth3d_save.sh
│ ├── mid_save.sh
│ └── kitti15_save.sh
├── utils/
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── robust.py
├── robust_test.py
├── save_disp.py
├── save_disp_eth3d.py
├── save_disp_mid.py
└── ...
目录结构介绍
- datasets/: 存放数据集的目录,包括 KITTI2015、KITTI2012、Middlebury 和 ETH3D 数据集。
- models/: 存放模型定义的目录,包括不同版本的模型文件。
- scripts/: 存放训练和评估脚本的目录,包括预训练、微调、评估等脚本。
- utils/: 存放工具函数和辅助代码的目录。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍文档。
- main.py: 项目的启动文件。
- robust.py: 用于训练和评估的脚本。
- robust_test.py: 用于测试模型跨域泛化能力的脚本。
- save_disp.py: 用于保存预测结果的脚本。
- save_disp_eth3d.py: 用于保存 ETH3D 数据集预测结果的脚本。
- save_disp_mid.py: 用于保存 Middlebury 数据集预测结果的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py
是 CFNet 项目的启动文件,负责初始化模型、加载数据集、进行训练和评估等操作。以下是该文件的主要功能:
- 模型初始化: 初始化 CFNet 模型。
- 数据加载: 加载训练和测试数据集。
- 训练: 执行模型的训练过程。
- 评估: 在测试集上评估模型的性能。
使用方法
python main.py --config config.yaml
其中,config.yaml
是项目的配置文件,包含了训练和评估的参数设置。
3. 项目的配置文件介绍
config.yaml
config.yaml
是 CFNet 项目的配置文件,包含了训练和评估过程中所需的参数设置。以下是配置文件的主要内容:
# 数据集路径
data_path: "/path/to/datasets"
# 模型参数
model:
name: "CFNet"
pretrained: True
# 训练参数
training:
batch_size: 8
epochs: 50
learning_rate: 0.001
# 评估参数
evaluation:
metrics: ["epe", "d1"]
save_predictions: True
配置文件介绍
- data_path: 数据集的存储路径。
- model: 模型的相关配置,包括模型名称和是否使用预训练模型。
- training: 训练过程中的参数设置,包括批量大小、训练轮数和学习率。
- evaluation: 评估过程中的参数设置,包括评估指标和是否保存预测结果。
通过修改 config.yaml
文件中的参数,可以灵活地调整训练和评估的配置。
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