Context-driven Data Augmentation for Object Detection 项目教程

Context-driven Data Augmentation for Object Detection 项目教程

context_aug Context-driven data augmentation for Object Detection (ECCV'18) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context_aug

1. 项目目录结构及介绍

context_aug/
├── Scripts/
│   ├── augmentation/
│   ├── configs/
│   ├── dataset/
│   ├── model/
│   ├── utils/
│   ├── LICENSE.md
│   ├── README.md
│   ├── context_aug.ipynb
│   ├── inference.py
│   └── training.py

目录结构介绍

• Scripts/: 包含项目的核心代码文件。
  • augmentation/: 数据增强相关的脚本。
  • configs/: 配置文件，包含项目的路径和其他配置参数。
  • dataset/: 数据集处理相关的脚本。
  • model/: 模型定义和训练相关的脚本。
  • utils/: 工具函数和辅助脚本。
  • LICENSE.md: 项目的许可证文件。
  • README.md: 项目的介绍和使用说明。
  • context_aug.ipynb: 用于执行上下文驱动的数据增强的 Jupyter Notebook。
  • inference.py: 用于模型推理的脚本。
  • training.py: 用于模型训练的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

context_aug.ipynb

context_aug.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于执行上下文驱动的数据增强。该文件包含了数据增强的详细步骤和代码示例。

启动步骤

1. 打开 Jupyter Notebook。
2. 导航到 context_aug.ipynb 文件。
3. 按照 Notebook 中的步骤执行代码，进行数据增强。

3. 项目的配置文件介绍

configs/paths.py

configs/paths.py 文件包含了项目中使用的各种路径配置。通过修改该文件，可以自定义数据集路径、模型保存路径等。

配置文件内容示例

# 数据集路径
DATASET_PATH = "$ROOT/Data/"

# 模型保存路径
MODEL_SAVE_PATH = "$ROOT/Models/"

# 其他配置参数
...

修改配置

1. 打开 configs/paths.py 文件。
2. 根据需要修改路径和其他配置参数。
3. 保存文件并重新启动项目。

通过以上步骤，您可以成功启动并配置 context_aug 项目，进行上下文驱动的数据增强。

context_aug Context-driven data augmentation for Object Detection (ECCV'18) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context_aug