MVFNet项目启动与配置指南

1. 项目目录结构及介绍

MVFNet项目的目录结构如下：

MVFNet/
├── data           # 存放训练和测试数据
├── demos          # 示例脚本和结果
├── docs           # 项目文档
├── experiments    # 实验配置和日志
├── mvfnet         # 主程序目录，包含模型定义、训练、测试等代码
│   ├── datasets   # 数据集处理相关代码
│   ├── models     # 模型定义和实现
│   ├── trainers   # 训练流程相关代码
│   └── utils      # 工具类和辅助函数
├── requirements.txt # 项目依赖
└── train.sh       # 训练脚本

• data: 存放项目所需的数据集，可能包括训练和测试数据。
• demos: 包含一些示例脚本，用于展示如何使用MVFNet进行不同的任务。
• docs: 存放项目的文档，包括用户指南、API文档等。
• experiments: 存放实验相关的配置文件和日志。
• mvfnet: 包含项目的主要代码，包括模型定义、数据处理、训练和测试等。
  • datasets: 处理数据集的相关代码。
  • models: 定义和实现模型的相关代码。
  • trainers: 包含训练流程相关的代码。
  • utils: 提供一些工具类和辅助函数。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖库。
• train.sh: 脚本用于启动训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过train.sh脚本实现。该脚本通常包含以下命令：

#!/bin/bash
python train.py --config experiments/cfgs/config.yaml

这行命令会调用train.py脚本，并传递一个参数--config，该参数指定了配置文件的路径。train.py是MVFNet项目中的主训练脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于experiments/cfgs目录下，以yaml格式存储。配置文件定义了训练过程中的各种参数，例如数据集路径、模型参数、优化器设置等。

以下是一个配置文件的简化示例：

train:
  dataset:
    type: Kitti
    data_root: /path/to/kitti/data
    img_size: 1226x370
    crop_size: 256x256
  model:
    type: MVFNet
    backbone:
      type: ResNet50
      pretrained: True
  optimizer:
    type: Adam
    lr: 0.001
    weight_decay: 0.0001
  epochs: 30

在这个配置文件中：

• train/dataset 部分定义了数据集的类型、数据根目录、图像大小等信息。
• train/model 部分定义了模型的类型、骨干网络以及是否加载预训练权重等。
• train/optimizer 部分定义了优化器的类型、学习率、权重衰减等参数。
• train/epochs 定义了训练的总轮数。