MVSNeRF 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

MVSNeRF 项目的目录结构如下：

mvsnerf/
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── datasets/
│   ├── dtu/
│   └── ...
├── models/
│   ├── mvs_nerf.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── ...
├── README.md
└── ...

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 config.yaml。
• datasets/: 存放数据集的目录，如 dtu/。
• models/: 包含模型的定义文件，如 mvs_nerf.py。
• scripts/: 包含启动脚本，如 train.py。
• README.md: 项目的介绍文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，其中 train.py 是主要的训练脚本。

train.py 文件介绍

train.py 是用于启动训练过程的脚本，它包含了模型训练的主要逻辑。使用方法如下：

python scripts/train.py --config configs/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，其中 config.yaml 是主要的配置文件。

config.yaml 文件介绍

config.yaml 文件包含了训练过程中的各种配置参数，如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是部分配置示例：

dataset:
  name: dtu
  datadir: /path/to/DTU/mvs_training/dtu/scan1

model:
  name: mvs_nerf
  batch_size: 1024
  num_epochs: 1

training:
  ckpt: /ckpts/mvsnerf-v0.tar
  N_vis: 1

配置文件参数介绍

• dataset: 数据集相关配置，包括数据集名称和数据路径。
• model: 模型相关配置，包括模型名称、批处理大小和训练周期数。
• training: 训练相关配置，包括检查点路径和可视化参数。

以上是 MVSNeRF 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。希望对您有所帮助。