深层层次聚合（Deep Layer Aggregation，DLA）项目使用手册

深层层次聚合（Deep Layer Aggregation，DLA）项目使用手册

dla Code for the CVPR 2018 Oral Paper "Deep Layer Aggregation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dla

一、项目目录结构及介绍

该项目基于CVPR 2018口头报告论文“Deep Layer Aggregation”，其目录结构设计是为了便于开发者和研究人员快速理解和定制。以下是主要的目录和文件说明：

• [.git]：Git版本控制相关的文件夹。
• [LICENSE]：项目的授权协议，遵循BSD-3-Clause许可。
• [README.md]：项目简介、安装指南和基本使用方法的文档。
• [classify.py]：用于图像分类的主要脚本，支持训练和评估ImageNet等数据集上的模型。
• [data_transforms.py]：定义了数据预处理转换。
• [dataset.py]：包含了对不同数据集的支持逻辑，如ImageNet的设置。
• [dla.py]：DLA模型的核心代码文件。
• [dla_up.py]：可能用于上采样或特定任务调整的DLA变体。
• [folder.py]：处理数据文件夹的工具函数。
• [segment.py]：提供了分割任务的训练脚本。
• [scripts]：可能包含运行实验的脚本或辅助工具。
• [lib]：库文件夹，含有可能需要加入PYTHONPATH以启用特定功能的模块。

二、项目的启动文件介绍

图像分类入门

主要通过classify.py脚本来启动分类任务。基础用法示例：

python3 classify.py train <data_folder> -a dla34

高级配置选项允许自定义训练参数，例如批量大小、迭代周期等。对于更详尽的设置，可以通过添加更多命令行参数来指定。

语义分割入门

分割任务通过segment.py脚本执行，示例命令展示了在Cityscapes数据集上的应用：

python3 segment.py train -d <data_folder> -c 19 -s 832 --arch dla102up \
    --scale 0 --batch-size 16 --lr 0.01 --momentum 0.9 --bn-sync

三、项目的配置文件介绍

项目中的配置主要是通过命令行参数来实现的，没有单独的配置文件。但为了适应不同的数据集，特别是当引入新的数据集时，需要在数据文件夹中创建一个info.json文件。这个文件是简单的JSON格式，需包含至少以下两个键值对：“mean”和“std”，分别表示图像的均值和标准差，以适应新数据集的颜色分布，例如：

{
  "mean": [0.485, 0.456, 0.406],
  "std": [0.229, 0.224, 0.225]
}

对于更复杂的配置需求，如网络架构选择、学习率策略、数据增强选项等，皆通过调用classify.py或segment.py脚本时的参数来指定。

请注意，在实际操作前，确保已满足所有依赖项，并且了解深度学习环境的搭建，例如安装PyTorch及其他必要的库。

dla Code for the CVPR 2018 Oral Paper "Deep Layer Aggregation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dl/dla