SUDS 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

suds/
├── scripts/
│   ├── create_kitti_depth_maps.py
│   ├── create_kitti_masks.py
│   ├── create_kitti_metadata.py
│   ├── extract_dino_features.py
│   ├── extract_dino_correspondences.py
│   ├── run_pca.py
│   ├── create_kitti_feature_clusters.py
│   ├── create_vkitti2_masks.py
│   ├── create_vkitti2_metadata.py
│   ├── create_vkitti2_feature_clusters.py
├── suds/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── environment.yml
├── setup.py

目录结构介绍

• scripts/: 包含用于数据预处理的脚本，如生成深度图、语义标签处理、特征提取等。
• suds/: 包含项目的主要代码文件，如训练和评估脚本。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE.md: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• environment.yml: 项目的依赖环境配置文件。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

suds/train.py

该文件是SUDS项目的训练启动文件。通过运行该脚本，可以启动模型的训练过程。

python suds/train.py suds --experiment-name $EXPERIMENT_NAME --pipeline.datamanager.dataparser.metadata_path $METADATA_PATH [--pipeline.feature_clusters $FEATURE_CLUSTERS]

suds/eval.py

该文件是SUDS项目的评估启动文件。通过运行该脚本，可以对训练好的模型进行评估。

python suds/eval.py --load_config $SAVED_MODEL_PATH

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

该文件定义了项目所需的Python环境依赖。通过运行以下命令可以创建并激活项目的环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate suds

setup.py

该文件用于安装项目的依赖包和配置项目。通过运行以下命令可以安装项目：

python setup.py install

scripts/configs/

该目录包含项目的配置文件，用于定义数据处理和模型训练的参数。配置文件通常以.yml或.json格式存储。

python scripts/create_kitti_metadata.py --config_file scripts/configs/$CONFIG_FILE

通过以上步骤，您可以顺利地安装、配置和启动SUDS项目。