MeteorNet 项目使用教程
meteornet 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/meteornet
1. 项目的目录结构及介绍
MeteorNet 项目的目录结构如下：
meteornet/
├── action_cls/
├── chain_interp_flow_preprocess/
├── doc/
├── scene_flow_kitti/
├── semantic_seg_synthia/
├── tf_ops/
├── utils/
├── LICENSE
├── README.md
├── command_clean.sh
├── command_make.sh
└── tf_util.py
目录结构介绍：
- action_cls/: 包含用于动作识别实验的代码。
- chain_interp_flow_preprocess/: 包含用于链式插值和流预处理的代码。
- doc/: 包含项目的文档文件。
- scene_flow_kitti/: 包含用于场景流估计实验的代码。
- semantic_seg_synthia/: 包含用于语义分割实验的代码。
- tf_ops/: 包含自定义的 TensorFlow 操作符。
- utils/: 包含项目中使用的各种实用工具。
- LICENSE: 项目的许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- command_clean.sh: 用于清理项目的脚本。
- command_make.sh: 用于编译自定义 TensorFlow 操作符的脚本。
- tf_util.py: TensorFlow 相关的实用函数。
2. 项目的启动文件介绍
MeteorNet 项目的启动文件主要是 command_make.sh 和 command_clean.sh。
command_make.sh
该脚本用于编译自定义的 TensorFlow 操作符。执行该脚本后，项目中的自定义操作符将被编译并准备好使用。
sh command_make.sh
command_clean.sh
该脚本用于清理项目，删除编译生成的文件。
sh command_clean.sh
3. 项目的配置文件介绍
MeteorNet 项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 command_make.sh 中的 arch 参数来适配不同的 CUDA Compute Capability。
command_make.sh 中的配置
在 command_make.sh 中，您可以找到以下代码段：
# 更新 arch 参数以适配您的 GPU
arch=sm_61
您可以根据您的 GPU 型号修改 arch 参数，例如：
arch=sm_75 # 适用于 NVIDIA RTX 2080 Ti
通过修改 arch 参数，您可以确保项目在您的 GPU 上正确编译和运行。
以上是 MeteorNet 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。