NeuralMarker 项目使用教程
NeuralMarker 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralMarker
1. 项目目录结构及介绍
NeuralMarker 项目的目录结构如下：
NeuralMarker/
├── configs/
├── core/
├── data/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── colormap.jpg
├── colormap.py
├── config.py
├── demo_video.py
├── demo_video.sh
├── eval_DVL.sh
├── eval_utils.py
├── evaluation_DVL.py
├── evaluation_FM.py
├── flow_estimator.py
├── harsh_lighting_utils.py
├── metrics.py
├── requirements.txt
├── synthesis_datasets.py
├── train.py
目录介绍：
configs/: 存放项目的配置文件。core/: 存放项目核心代码。data/: 存放项目所需的数据文件。.gitignore: Git 忽略文件列表。.gitmodules: Git 子模块配置文件。LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目说明文档。__init__.py: Python 包初始化文件。colormap.jpg: 颜色映射图像文件。colormap.py: 颜色映射相关代码。config.py: 项目配置文件。demo_video.py: 视频演示脚本。demo_video.sh: 视频演示脚本。eval_DVL.sh: DVL 评估脚本。eval_utils.py: 评估工具代码。evaluation_DVL.py: DVL 评估代码。evaluation_FM.py: FlyingMarkers 评估代码。flow_estimator.py: 光流估计代码。harsh_lighting_utils.py: 强光处理工具代码。metrics.py: 评估指标代码。requirements.txt: 项目依赖库列表。synthesis_datasets.py: 数据集合成代码。train.py: 训练脚本。
2. 项目启动文件介绍
train.py
train.py 是 NeuralMarker 项目的启动文件，用于训练模型。启动训练的命令如下：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5 python train.py
该脚本会根据配置文件中的参数进行模型训练，并将训练结果保存到指定目录。
3. 项目的配置文件介绍
config.py
config.py 是 NeuralMarker 项目的主要配置文件，包含了训练和评估过程中所需的各项参数。以下是配置文件的部分内容示例：
# 训练参数
batch_size = 2
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100
# 数据路径
data_root = "/data/MegaDepth_CAPS/"
save_dir = "/data/flyingmarkers/validation"
# 其他配置
use_gpu = True
log_interval = 10
通过修改 config.py 中的参数，可以调整训练和评估的行为，例如批量大小、学习率、数据路径等。
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖库。可以使用以下命令安装这些依赖：
pip install -r requirements.txt
该文件确保了项目在不同环境中的一致性，方便用户快速搭建开发环境。
以上是 NeuralMarker 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
NeuralMarker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeuralMarker