InverseRenderingOfIndoorScene 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

InverseRenderingOfIndoorScene 项目的目录结构如下：

InverseRenderingOfIndoorScene/
├── README.md
├── pytrainBRDFBilateral.py
├── trainFineTuneIIW.py
├── trainFineTuneIIW_cascade1.py
├── trainFineTuneNYU.py
├── trainFineTuneNYU_cascade1.py
├── trainLight.py
├── utils.py
├── wrapperBRDF.py
├── wrapperBRDFLight.py
├── wrapperIIW.py
├── wrapperNYU.py
└── ...

主要文件介绍：

• README.md: 项目说明文档，包含项目的基本信息和使用指南。
• pytrainBRDFBilateral.py: 用于训练 BRDF 双边滤波的脚本。
• trainFineTuneIIW.py: 用于在 IIW 数据集上进行微调的脚本。
• trainFineTuneIIW_cascade1.py: 用于在 IIW 数据集上进行级联微调的脚本。
• trainFineTuneNYU.py: 用于在 NYU 数据集上进行微调的脚本。
• trainFineTuneNYU_cascade1.py: 用于在 NYU 数据集上进行级联微调的脚本。
• trainLight.py: 用于训练光照模型的脚本。
• utils.py: 包含项目中使用的各种实用工具函数。
• wrapperBRDF.py: 用于包装 BRDF 模型的脚本。
• wrapperBRDFLight.py: 用于包装 BRDF 和光照模型的脚本。
• wrapperIIW.py: 用于包装 IIW 数据集的脚本。
• wrapperNYU.py: 用于包装 NYU 数据集的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 trainFineTuneIIW.py 和 trainFineTuneNYU.py，这两个文件分别用于在 IIW 和 NYU 数据集上进行微调。

trainFineTuneIIW.py

该文件用于在 IIW 数据集上进行微调，主要功能包括：

• 加载预训练模型
• 加载 IIW 数据集
• 进行模型微调
• 保存微调后的模型

trainFineTuneNYU.py

该文件用于在 NYU 数据集上进行微调，主要功能包括：

• 加载预训练模型
• 加载 NYU 数据集
• 进行模型微调
• 保存微调后的模型

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改脚本中的参数来进行配置。例如，在 trainFineTuneIIW.py 和 trainFineTuneNYU.py 中，可以修改以下参数：

• batch_size: 批处理大小
• learning_rate: 学习率
• num_epochs: 训练轮数

通过修改这些参数，可以调整训练过程的行为。

---

以上是 InverseRenderingOfIndoorScene 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。