VoxNet 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

VoxNet 项目目录结构如下所示：

voxnet/
├── data/                    # 存储数据集
├── doc/                     # 项目文档
├── experiments/             # 实验脚本和配置
├── models/                  # 模型定义
├── notebooks/               # Jupyter 笔记本
├── scripts/                 # 运行模型的脚本
├── src/                     # 源代码
│   ├── dataset/             # 数据处理相关代码
│   ├── models/              # 模型架构相关代码
│   ├── training/            # 训练过程相关代码
│   └── utils/               # 工具函数和类
├── tests/                   # 测试代码
└── requirements.txt         # 项目依赖

• data/：存放项目所需的数据集。
• doc/：包含项目的文档和教程。
• experiments/：包含用于实验的脚本和配置文件。
• models/：包含VoxNet相关的模型定义。
• notebooks/：包含用于数据探索和分析的Jupyter笔记本。
• scripts/：包含运行和测试模型的脚本。
• src/：源代码目录，包含了数据集处理、模型架构、训练过程和工具函数等代码。
• tests/：包含项目的单元测试代码。
• requirements.txt：列出项目运行所需的Python依赖包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• train.py：用于启动模型训练过程的脚本。
• test.py：用于测试训练后模型的脚本。

以 train.py 为例，该脚本通常会包含如下内容：

import sys
sys.path.append('../src')  # 添加源代码目录到系统路径

from training import train_model

if __name__ == '__main__':
    train_model()  # 调用训练函数

用户可以通过命令行运行这些脚本，例如：

python scripts/train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 experiments/ 目录下，这些文件用于定义模型训练和测试的参数。以下是一个配置文件的例子：

model:
  name: VoxNet
  parameters:
    input_size: [32, 32, 32]
    num_classes: 10

training:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

testing:
  batch_size: 8

这个配置文件定义了模型名称、输入尺寸、类别数、训练时的批次大小、学习率、迭代次数以及测试时的批次大小。这些参数在模型训练和测试时会用到，可以通过读取配置文件来动态调整，而不需要修改源代码。