动态图卷积神经网络（DGCNN）项目安装与使用指南

目录结构及介绍

当你通过克隆或者下载解压的方式获取了dgcnn项目后，你会看到以下主要的目录和文件：

• dgcnn: 此目录包含了源代码以及训练和测试脚本。

  • models: 包含模型定义的文件夹，如dgcnn.py是DGCNN模型的具体实现。
  • utils: 辅助函数和工具类存放的文件夹。
    • data_utils: 数据加载器相关代码。
    • pointnet_util: PointNet的一些扩展功能和组件。
  • main_cls.py 和 main_partseg.py: 分别用于分类任务和分割任务的主要执行文件。
  • train.py, test.py: 训练和测试阶段的入口脚本。

• datasets: 存放数据集处理的代码，包括ModelNet40、ShapeNetPart等数据预处理脚本。

• checkpoints: 预训练模型和其他重要检查点将保存在这个目录下。

• results: 模型预测结果以及其他实验分析结果将会被放置于此目录。

• configs: 包含各种参数设置的配置文件，比如学习率、批次大小等超参数。

启动文件介绍

主要执行文件

main_cls.py

这是用于点云类别分类的主要执行文件。它调用了models.dgcnn中的DGCNN架构并进行训练和评估。你可以通过修改命令行参数来指定不同的数据集路径、模型保存位置等。

main_partseg.py

专用于点云部件分割的任务。同样地，这个文件负责初始化网络，加载数据集，并执行训练和验证过程。

其他关键脚本

train.py 和 test.py

这些脚本分别控制着模型的训练循环和测试流程。它们读取从main_*脚本中传递过来的数据和模型实例，然后执行相应的计算操作。

配置文件介绍

在dgcnn项目中，大部分的运行时参数和超参数都通过命令行参数来传递，但是也可以在代码内找到一些默认配置，特别是那些更常改变的选项，例如在utils/train.py或utils/test.py中的args对象。这可能包括但不限于：

• --dataset 或者类似的变量，用来指定你要使用的数据集类型。
• --batch_size, 控制每个训练批次的数据量。
• --lr, 即学习率，影响模型权重更新的速度。
• --epochs, 设定训练的总轮次。
• --log_dir, 文件系统中用于记录日志和检查点的位置。

尽管项目本身没有提供一个单独的.ini或是.json类型的配置文件，但上述提到的这些参数通常会在启动脚本中以注释的形式列出，作为运行前的指导说明。你可以直接在命令行中调整这些参数值，从而微调你的实验设定。

请注意，在实际运行任何代码之前确保你已正确安装所有依赖库，并且环境符合项目的最低要求。对于深度学习项目而言，这意味着拥有适当的Python版本、PyTorch框架以及任何额外的硬件支持（例如CUDA加速）。

最后一点，如果你打算在自己的环境中部署此项目，建议先阅读项目的README文件和作者提供的文档，那里面可能包含了更多关于如何优化性能和解决常见问题的细节。