NeuralRecon 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

NeuralRecon 项目的目录结构如下：

NeuralRecon/
├── assets/
├── configs/
├── datasets/
├── docs/
├── eval/
├── models/
├── ops/
├── scripts/
├── src/
├── tests/
├── tools/
├── train.py
├── eval.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍：

• assets/: 包含项目相关的静态资源文件。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• datasets/: 用于存放数据集的目录。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• eval/: 包含评估脚本和相关文件。
• models/: 包含模型的定义和实现。
• ops/: 包含自定义的运算操作。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• src/: 包含项目的主要源代码。
• tests/: 包含测试脚本和测试数据。
• tools/: 包含一些实用工具。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• eval.py: 评估模型的主脚本。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的主脚本。它负责加载数据、初始化模型、定义训练过程并执行训练。

eval.py

eval.py 是用于评估模型的主脚本。它负责加载数据、初始化模型、定义评估过程并执行评估。

3. 项目的配置文件介绍

configs/ 目录

configs/ 目录包含项目的配置文件，这些文件定义了模型的参数、训练的超参数、数据路径等。

示例配置文件

model:
  name: NeuralRecon
  input_size: [320, 240]
  num_classes: 13

train:
  batch_size: 8
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  train_path: datasets/train
  val_path: datasets/val

配置文件介绍

• model: 定义模型的名称、输入尺寸和类别数。
• train: 定义训练的批次大小、学习率和训练轮数。
• data: 定义训练和验证数据的路径。

通过这些配置文件，用户可以方便地调整模型的参数和训练过程。