OccDepth 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

OccDepth 项目的主要目录结构如下：

OccDepth/
├── assets/             # 存储项目所需的资源文件
├── data/               # 存储数据集
├── docs/               # 存储项目文档
├── examples/           # 存储示例代码和脚本
├── lib/                # 存储项目的核心代码库
│   ├── dataset/        # 数据集处理相关代码
│   ├── models/         # 模型定义和训练代码
│   ├── tools/          # 工具类代码
│   └── utils/          # 辅助函数和工具
├── scripts/            # 存储项目运行脚本
├── tests/              # 存储单元测试和集成测试代码
├── train/              # 存储训练相关代码和脚本
├── README.md           # 项目说明文件
└── requirements.txt    # 项目依赖列表

• assets/：存放项目所需的资源文件，如图像、视频、音频等。
• data/：存放项目所使用的数据集。
• docs/：存放项目相关的文档。
• examples/：提供了一些示例代码和脚本，帮助用户快速入门。
• lib/：项目的核心代码库，包含了数据集处理、模型定义、工具类和辅助函数等。
• scripts/：存放项目运行时所需的脚本。
• tests/：存放单元测试和集成测试的代码，确保项目的稳定性和可靠性。
• train/：存放训练相关的代码和脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，例如 run.sh 脚本文件。以下是启动文件的一个基本示例：

# run.sh

# 检查是否已经激活虚拟环境
if [ -z "${VIRTUAL_ENV}" ]; then
    echo "请先激活虚拟环境！"
    exit 1
fi

# 运行项目
python main.py

该脚本会检查虚拟环境是否已经激活，然后运行项目的主程序 main.py。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目根目录下，例如 config.json。该文件包含了项目的各项配置，如下所示：

{
    "data_dir": "data/",
    "train_dir": "train/",
    "model": {
        "name": "OccDepthModel",
        "params": {
            "input_size": [640, 480],
            "output_size": [320, 240]
        }
    },
    "train": {
        "batch_size": 8,
        "epochs": 100,
        "learning_rate": 0.001
    }
}

在这个配置文件中：

• data_dir 和 train_dir 分别指定了数据集和训练目录的路径。
• model 包含了模型名称和参数，例如输入和输出尺寸。
• train 包含了训练的相关参数，如批量大小、训练周期和学习率。

用户可以根据自己的需求修改这些配置，以适应不同的运行环境和实验需求。