【亲测免费】 NeRF 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

NeRF（Neural Radiance Fields）项目的目录结构如下：

nerf/
├── data/
├── logs/
├── scripts/
├── src/
│   ├── datasets/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• data/：存放训练和测试数据。
• logs/：存放训练过程中的日志文件。
• scripts/：包含一些辅助脚本，如数据预处理脚本。
• src/：项目的核心代码目录。
  • datasets/：数据集处理相关代码。
  • models/：模型定义相关代码。
  • utils/：工具函数和辅助代码。
  • train.py：训练模型的主文件。
  • test.py：测试模型的主文件。
• README.md：项目说明文档。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

训练模型

训练模型的主文件是 src/train.py。启动训练的命令如下：

python src/train.py --config path/to/config.txt

测试模型

测试模型的主文件是 src/test.py。启动测试的命令如下：

python src/test.py --config path/to/config.txt

3. 项目的配置文件介绍

配置文件用于指定训练和测试的参数。配置文件通常是一个文本文件，包含各种参数的键值对。

配置文件示例

# config.txt
data_dir = path/to/data
log_dir = path/to/logs
model_dir = path/to/models
batch_size = 16
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

配置文件参数介绍

• data_dir：数据目录路径。
• log_dir：日志目录路径。
• model_dir：模型保存目录路径。
• batch_size：批处理大小。
• learning_rate：学习率。
• num_epochs：训练轮数。

通过配置文件，用户可以灵活地调整训练和测试的参数，以适应不同的需求和环境。