UniFuse-Unidirectional-Fusion 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

UniFuse-Unidirectional-Fusion 项目的目录结构如下：

UniFuse-Unidirectional-Fusion/
├── README.md
├── evaluate.py
├── train.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── datasets/
│   ├── matterport3d/
│   ├── stanford2d3d/
│   ├── 3d60/
│   └── panosuncg/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── unifuse.py
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       └── data_utils.py
└── pretrained_models/
    ├── matterport3d/
    ├── stanford2d3d/
    ├── 3d60/
    └── panosuncg/

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• evaluate.py: 用于评估模型的脚本。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• config/: 配置文件目录。
  • config.yaml: 主要的配置文件。
• datasets/: 数据集目录，包含多个子目录，每个子目录对应一个数据集。
• models/: 模型相关文件目录。
  • unifuse.py: UniFuse 模型的实现。
  • utils/: 工具函数目录。
• pretrained_models/: 预训练模型目录，包含多个子目录，每个子目录对应一个预训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 UniFuse 模型的主要脚本。可以通过以下命令启动训练：

python train.py --num_epochs 100 --height 512 --width 1024 --imagenet_pretrained --net Equi

evaluate.py

evaluate.py 是用于评估预训练模型的脚本。可以通过以下命令启动评估：

python evaluate.py --data_path $DATA_PATH --dataset matterport3d --load_weights_folder $MODEL_PATH

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，包含了训练和评估过程中需要用到的各种参数。以下是配置文件的部分内容示例：

# 训练参数
num_epochs: 100
height: 512
width: 1024
imagenet_pretrained: True
net: Equi

# 数据集路径
data_path: /path/to/dataset

# 预训练模型路径
load_weights_folder: /path/to/pretrained/model

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整训练和评估的具体设置。