cv_template 项目使用教程

cv_template 项目使用教程

cv_template 一个图像复原或分割的统一框架，可以用于去雾🌫、去雨🌧、去模糊、夜景🌃复原、超分辨率👾、像素级分割等等。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cv_template

1. 项目的目录结构及介绍

cv_template
├── app
├── dataloader
├── loss
├── network
├── optimizer
├── options
├── scheduler
├── utils
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── clear.py
├── eval.py
├── preview.py
├── serve.py
├── submit.py
└── train.py

目录结构介绍

• app: 存放应用程序的主要逻辑代码。
• dataloader: 数据加载相关的代码。
• loss: 损失函数相关的代码。
• network: 神经网络模型相关的代码。
• optimizer: 优化器相关的代码。
• options: 配置选项相关的代码。
• scheduler: 学习率调度器相关的代码。
• utils: 工具函数和辅助代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• clear.py: 清除实验记录的脚本。
• eval.py: 模型评估脚本。
• preview.py: 预览脚本。
• serve.py: 服务脚本。
• submit.py: 提交脚本。
• train.py: 模型训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练模型。以下是该文件的主要功能和使用方法：

• 功能: 训练模型并保存训练过程中的日志和检查点。
• 使用方法:

  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --tag ffa --model FFA --epochs 20 -b 2 --lr 0.0001
  

  • --tag: 用于区分每次实验的标签。
  • --model: 指定使用的模型，如 FFA。
  • --epochs: 训练的代数。
  • -b: 批量大小。
  • --lr: 初始学习率。

eval.py

eval.py 用于评估训练好的模型。以下是该文件的主要功能和使用方法：

• 功能: 在验证集上评估模型性能。
• 使用方法:

  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval.py --model FFA -b 2 --load checkpoints/ffa/20_FFA.pt
  

  • --model: 指定使用的模型。
  • -b: 批量大小。
  • --load: 加载预训练模型的路径。

3. 项目的配置文件介绍

options

options 目录下包含项目的配置文件，主要用于定义训练和评估过程中的参数。以下是该目录的主要文件和功能：

• options.py: 定义了训练和评估过程中使用的参数，如模型类型、批量大小、学习率等。

使用方法

在 train.py 和 eval.py 中，可以通过命令行参数或配置文件来设置这些参数。例如：

python train.py --model FFA --epochs 20 -b 2 --lr 0.0001

通过这种方式，可以灵活地调整训练和评估过程中的参数，以适应不同的实验需求。

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以上是 cv_template 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

cv_template 一个图像复原或分割的统一框架，可以用于去雾🌫、去雨🌧、去模糊、夜景🌃复原、超分辨率👾、像素级分割等等。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cv_template