RoutedFusion 的安装和配置教程
2025-05-24 22:51:20作者:袁立春Spencer
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
RoutedFusion 是一个实时深度图融合方法,它通过机器学习技术来融合带有噪声和异常值污染的深度图。该项目主要包括两个神经网络组件:深度路由网络和深度融合网络。深度路由网络负责对深度图进行二维预处理,估计去噪后的深度图及其相应的置信图;深度融合网络则根据场景的当前状态的标准视图、新测量值和置信图预测最优更新。
该项目主要使用 Python 编程语言,同时也涉及到 Shell 脚本和 Dockerfile 的使用。
2. 项目使用的关键技术和框架
- 神经网络:项目使用 PyTorch 框架来构建和训练神经网络。
- 深度图融合:结合深度学习和预处理技术进行深度图的融合。
- Docker:使用 Docker 容器来封装和运行项目环境,确保环境的一致性。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的计算机上已经安装以下软件:
- Docker:用于创建和运行容器。
- nvidia-docker:如果您的计算机有 NVIDIA GPU,需要安装此软件以允许 Docker 使用 GPU。
- Python:建议安装 Anaconda,以便更容易管理 Python 环境和依赖。
安装步骤
克隆项目仓库
首先,从命令行中克隆项目仓库并初始化子模块:
git clone https://github.com/weders/RoutedFusion.git
cd RoutedFusion
git submodule update --init --recursive
创建 Docker 环境
推荐使用 Docker 来创建一个隔离的环境。构建 Docker 镜像:
docker build . -t routed-fusion
然后,启动并进入 Docker 容器:
docker run -v $PATH_TO_YOUR_PREPROCESSED_DATA:/data -v $PATH_TO_SAVE_EXPERIMENTS:/experiments --gpus all -it routed-fusion:latest
请将 $PATH_TO_YOUR_PREPROCESSED_DATA 和 $PATH_TO_SAVE_EXPERIMENTS 替换为您实际的路径。
(可选)创建 Anaconda 环境
如果您选择不使用 Docker,您可以创建一个 Anaconda 环境:
conda env create -f environment.yml
conda activate routed-fusion
bash scripts/install_docker.sh
训练和测试
在 Docker 容器中,您可以根据提供的脚本进行训练和测试。例如,训练路由网络:
python train_routing.py --config configs/routing/shapenet.noise.005.yaml
测试预训练模型:
python test_fusion.py --experiment pretrained_models/fusion/shapenet_noise_005 --test configs/tests/shapenet.routed.noise.005.yaml
请根据您的具体需求调整命令行参数。
以上就是 RoutedFusion 的安装和配置教程,按照以上步骤操作,您应该能够成功安装和运行该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
242
2.38 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
116
87
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
405
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
Ascend Extension for PyTorch
Python
79
113
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
123
98
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
71
暂无简介
Dart
539
118
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
591
119