- 新增数据路径解析支持相对路径- 重构代码,提高可读性和维护性 - 添加数据加载和模型推理的错误处理 - 优化数据集类,增强数据路径的灵活性和健壮性- 更新数据加载方式,支持更灵活的路径配置 - 改进结果可视化,添加Gamma校正 train_nerf.py: - 新增数据路径解析支持相对路径 - 重构代码,提高可读性和维护性 - 优化数据集类,增强数据路径的灵活性和健壮性 - 更新数据加载方式,支持更灵活的路径配置 - 修正参数解析,统一代码风格 |
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| cnn | ||
| data/nerf/lego | ||
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NeRF和CNN实验项目
项目结构
nerf/:NeRF算法实现代码cnn/:CNN图像识别算法代码data/:数据集存储目录results/:训练结果保存目录docs/:实验报告文档
环境依赖
# 安装PyTorch(根据CUDA版本选择对应命令)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 安装其他依赖
pip install numpy opencv-python matplotlib argparse
使用说明
运行NeRF实验
cd nerf
python nerf/train_nerf.py
python nerf/test_nerf.py
运行CNN实验
cd cnn
python cnn.py --data_path ../data
实验报告
详见docs/experiment_report.md文件