TuSimple-DUC 项目使用教程

TuSimple-DUC 项目使用教程

TuSimple-DUC Understanding Convolution for Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/TuSimple-DUC

1. 项目的目录结构及介绍

TuSimple-DUC 项目的目录结构如下：

TuSimple-DUC/
├── configs/
│   ├── train/
│   └── test/
├── data_prep/
├── mxnet/
├── test/
├── train/
├── tusimple_duc/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• configs/: 包含训练和测试的配置文件。
  • train/: 训练配置文件。
  • test/: 测试配置文件。
• data_prep/: 数据预处理相关的脚本和工具。
• mxnet/: 包含 MXNet 框架的相关文件。
• test/: 测试相关的脚本和工具。
• train/: 训练相关的脚本和工具。
• tusimple_duc/: 项目核心代码，包含模型定义和实现。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .gitmodules: Git 子模块配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

TuSimple-DUC 项目的启动文件主要包括训练和测试脚本。

训练启动文件

• train/train_model.py: 这是训练模型的主要脚本。用户可以通过指定配置文件来启动训练过程。

cd train
python train_model.py --config /configs/train/train_cityscapes.cfg

测试启动文件

• test/predict_full_image.py: 这是测试模型的主要脚本。用户可以通过指定配置文件来启动测试过程。

cd test
python predict_full_image.py --config /configs/test/test_full_image.cfg

3. 项目的配置文件介绍

TuSimple-DUC 项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，分为训练和测试两部分。

训练配置文件

• configs/train/train_cityscapes.cfg: 这是用于训练 CityScapes 数据集的配置文件。用户可以在此文件中指定数据路径、模型参数、训练参数等。

测试配置文件

• configs/test/test_full_image.cfg: 这是用于测试的配置文件。用户可以在此文件中指定测试数据路径、模型路径、结果保存路径等。

配置文件示例

以下是 train_cityscapes.cfg 的部分内容示例：

[data]
data_dir = /path/to/cityscapes

[model]
model_name = ResNet101-DUC-HDC

[train]
batch_size = 8
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

用户可以根据自己的需求修改配置文件中的参数。

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通过以上内容，您可以快速了解 TuSimple-DUC 项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这篇教程对您有所帮助！

TuSimple-DUC Understanding Convolution for Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/TuSimple-DUC