Pose2Mesh_RELEASE 项目使用教程
2024-08-17 08:16:25作者:舒璇辛Bertina
1. 项目的目录结构及介绍
Pose2Mesh_RELEASE 项目的目录结构如下:
Pose2Mesh_RELEASE/
├── asset/
├── data/
├── demo/
├── lib/
├── main/
├── manopth/
├── smplpytorch/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.sh
目录介绍
- asset/: 包含项目的配置文件和其他资源文件。
- data/: 用于存放数据集文件。
- demo/: 包含演示脚本和结果输出目录。
- lib/: 包含核心的损失函数和其他库文件。
- main/: 包含主要的训练和测试脚本。
- manopth/: 包含手部姿态估计的相关文件。
- smplpytorch/: 包含SMPL模型的相关文件。
- .gitignore: Git忽略文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文档。
- requirements.sh: 项目依赖安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要位于 main/ 目录下,关键文件包括:
- main/test.py: 用于测试模型的脚本。
- main/train.py: 用于训练模型的脚本。
启动文件介绍
-
main/test.py:
- 使用方法:
python main/test.py --gpu 0 1 2 3 --cfg /asset/yaml/[model name]_[input joint set]_test_[dataset name].yml - 功能:加载配置文件并运行测试,生成测试结果。
- 使用方法:
-
main/train.py:
- 使用方法:
python main/train.py --gpu 0 1 2 3 --cfg /asset/yaml/[model name]_[input joint set]_train.yml - 功能:加载配置文件并开始训练模型。
- 使用方法:
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 asset/yaml/ 目录下,关键配置文件包括:
- [model name]_[input joint set]test[dataset name].yml: 测试配置文件。
- [model name]_[input joint set]_train.yml: 训练配置文件。
配置文件介绍
-
[model name]_[input joint set]test[dataset name].yml:
- 包含测试模型的参数设置,如数据集路径、模型权重路径等。
-
[model name]_[input joint set]_train.yml:
- 包含训练模型的参数设置,如学习率、批大小、训练轮数等。
以上是 Pose2Mesh_RELEASE 项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0195
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0124
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
766
5 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
685
1.35 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
892
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
457
446
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++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
619
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
637
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
152
254