Sparse-Depth-Completion 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/Sparse-Depth-Completion 1. 项目目录结构及介绍
本项目Sparse-Depth-Completion的目录结构如下：
Datasets: 存放数据集相关的文件，包括用于训练和验证的KITTI数据集。Shell: 包含用于数据预处理和模型训练的bash脚本。Test: 包含用于测试模型的bash脚本。Utils: 存放一些工具类代码，如数据加载器等。.gitignore: 定义Git应该忽略的文件和目录。LICENSE.txt: 项目的许可文件，说明项目的使用条款。README.md: 项目的说明文件，包含项目的详细信息和如何使用。main.py: 项目的启动文件，包含了模型训练和测试的核心逻辑。requirements.txt: 定义了项目运行所依赖的Python包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是main.py，该文件是整个项目的核心，包含了模型定义、训练和测试过程。以下是一些主要的命令行参数：
--data_path: 指定数据集的路径。--lr_policy: 学习率的策略，例如plateau表示当验证集的性能不再提升时减少学习率。
例如，运行以下命令可以开始训练模型：
python main.py --data_path /path/to/data/ --lr_policy plateau
可以通过运行以下命令获取更多关于启动参数的帮助信息：
python main.py --help
3. 项目的配置文件介绍
本项目并没有使用传统的配置文件，如JSON或YAML等，而是通过命令行参数进行配置。在main.py中，可以通过修改parse_args函数来添加或修改命令行参数。此外，在bash脚本Shell/train.sh和Test/test.sh中，也提供了默认参数，用户可以直接通过修改这些脚本来调整参数。
例如，在Shell/train.sh中，可以通过修改以下行来改变数据集路径：
datapath="/path/to/your/dataset"
在运行训练或测试之前，确保所有的路径和参数都已正确设置。