SelFlow 开源项目使用指南-优快云博客

SelFlow 开源项目使用指南

SelFlow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SelFlow

项目概述

SelFlow 是一个基于自我监督学习的光流估计框架，由Pengpeng Liu等人在CVPR 2019上发表（Oral）。此项目实现了无需标注数据就能训练光流模型的能力，并且它曾是Sintel光流基准测试的冠军（2018年11月至2019年11月）。SelFlow利用TensorFlow实现，支持Python 2和Python 3，同时也提供了一定程度的灵活性以适应不同版本的依赖。

1. 目录结构及介绍

以下是SelFlow项目的目录结构概览及其关键组件说明：

SelFlow/
│
├── config         # 配置文件模板，用于控制程序运行的不同模式。
├── images         # 可能包含示例图像或用于演示的图片。
├── img_list       # 图像列表文件，指示输入图像路径和输出命名。
├── models         # 模型定义相关代码，包括网络架构等。
│
├── Dockerfile     # Docker配置文件，便于构建项目所需的环境。
├── gitignore      # 忽略的文件列表。
├── LICENSE        # 许可证文件，表明项目遵循MIT许可证。
├── README.md      # 项目的主要说明文档。
│
├── __init__.py    # Python包初始化文件。
├── data_augmentation.py  # 数据增强代码。
├── datasets.py   # 数据集处理逻辑。
├── flowlib.py    # 光流相关的库函数。
├── main.py       # 主运行脚本，进行模型的加载、训练或测试。
├── network.py    # 网络结构定义。
├── requirements.txt # 项目所需软件包清单。
├── selflow_model.py  # SelFlow模型的具体实现。
├── utils.py      # 辅助函数集合。
└── warp.py       # 图像扭曲或重新采样相关功能。

2. 项目的启动文件介绍

main.py: 这是项目的入口点，用于执行主要的操作流程，如模型的测试或可能的训练。通过修改命令行参数或配置文件中的设置，你可以控制程序的行为，比如切换到测试模式，指定使用的预训练模型路径，以及设置输入输出目录等。

3. 项目的配置文件介绍

config: 项目中包含了配置文件的模板，通常命名为config.py或相似名称。这个文件至关重要，因为它允许用户自定义多个参数来定制化模型的运行行为。重要配置项包括：
- mode: 运行模式，可以是训练(train)、验证(val)或测试(test)。
- data_list_file: 数据列表文件的路径，用于指明用于训练或测试的数据集图像文件名。
- img_dir: 输入图像的根目录路径。
- is_normalize_img: 是否对输入图像进行标准化处理，默认值取决于是否使用有监督或无监督的预训练模型。