关系形状卷积神经网络(RS-CNN)使用教程

本教程基于关系形状卷积神经网络(RS-CNN)，一个专为点云分析设计的深度学习模型。以下是该开源项目的使用指南，包括项目结构、启动文件以及配置文件的详细介绍。

1. 项目目录结构及介绍

RS-CNN项目遵循典型的机器学习项目布局，其大致结构如下：

 Relation-Shape-CNN/
 ├── cfgs           # 配置文件夹，包含了模型训练和测试的各种配置。
 ├── data            # 数据处理相关脚本或数据预处理说明。
 ├── models          # 模型定义文件，存放RS-CNN的核心网络结构。
 ├── scripts         # 脚本集合，比如数据下载、训练和评估脚本。
 ├── utils           # 辅助工具函数，用于数据加载、模型操作等。
 ├── README.md       # 项目简介和快速入门指导。
 ├── build           # 编译生成的库或者可执行文件的存放目录。
 ├── LICENSE         # 许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

形状分类训练

主要的训练脚本位于scripts目录下，例如对于形状分类任务，启动脚本通常为：

scripts/train_cls.sh

执行此脚本前，需要确保已正确配置了数据路径和模型参数，这通常在cfgs目录下的特定配置文件中完成，如config_shapenet_cls.yaml。

点云部件分割

而对于点云部件分割任务，对应的训练脚本是：

scripts/train_partseg.sh

同样，它依赖于相应的配置文件，例如cfgs/config_shapenet_partseg.yaml，来设定数据集路径和模型细节。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件是控制RS-CNN训练和评估的关键，主要存放在cfgs目录下。每个配置文件通常命名以反映其用途，如：

• 配置文件示例:
  • config_shapenet_cls.yaml: 用于ShapeNet的形状分类任务。
  • config_shapenet_partseg.yaml: 针对ShapeNet Part的部件分割任务。

这些文件中包括但不限于以下关键配置项：

• $data_root: 指定数据集根目录的路径。
• 模型设置: 包括网络架构的选择、预训练权重路径（如果有的话）。
• 训练参数: 如批次大小(batch size)、学习率(learning rate)、训练轮数(epochs)。
• 优化器配置: 使用的优化算法及其参数。
• 损失函数: 定义使用的损失计算方式。
• 关系先验(relation_prior): 特别针对RS-CNN，可能允许调整如何从点间几何约束学习关系表达。

通过修改这些配置文件，用户可以定制RS-CNN以适应不同的点云处理需求。在进行任何训练之前，务必详细检查并按需调整这些配置文件中的参数。