CGRSeg 项目启动与配置教程

CGRSeg 项目启动与配置教程

CGRSeg [ECCV 2024] Context-Guided Spatial Feature Reconstruction for Efficient Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cg/CGRSeg

1. 项目目录结构及介绍

CGRSeg 项目是基于 PyTorch 的一个用于高效语义分割的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

CGRSeg/
├── .circleci/              # CI/CD 配置文件
├── .dev/                   # 开发者工具配置
├── .github/                # GitHub 工作流配置
├── configs/                # 配置文件目录
├── demo/                   # 示例代码目录
├── docker/                 # Docker 配置文件
├── docs/                   # 文档目录
├── local_configs/          # 本地配置文件
├── mmseg/                  # mmsegmentation 相关文件
├── models/                 # 模型定义和实现
├── requirements/           # 项目依赖文件
├── resources/              # 资源文件
├── tests/                  # 测试代码目录
├── tools/                  # 工具脚本目录
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── .owners.yml             # 项目成员信息
├── .pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置
├── .readthedocs.yml        # Read the Docs 配置
├── CITATION.cff            # BibTeX 引用文件
├── LICENSE                 # 许可证文件
├── LICENSES.md             # 许可证信息
├── MANIFEST.in             # 打包配置文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── model-index.yml         # 模型索引文件
├── pytest.ini              # pytest 配置文件
├── requirements.txt        # 项目依赖文件
├── setup.cfg               # 设置配置文件
├── setup.py                # 项目设置脚本

• configs/：存放项目配置文件，定义了模型的参数和训练的超参数。
• models/：包含了模型结构的定义和实现代码。
• tools/：提供了项目运行所需的工具脚本，如训练、测试和评估等。
• tests/：包含了项目的单元测试代码。
• docs/：存放项目的文档。
• requirements/：记录了项目依赖的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及训练和测试两个阶段，以下是主要的启动文件：

• train.py：用于启动模型的训练过程。
• test.py：用于启动模型的测试过程。

以训练为例，运行以下命令启动训练：

python train.py local_configs/cgrseg/cgrseg-t_ade20k_160k.py

此命令会加载 local_configs/cgrseg/cgrseg-t_ade20k_160k.py 配置文件，并开始训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 local_configs/ 目录下，是项目运行时必须指定的文件，用于设置模型和训练相关的参数。以下是一些常见的配置文件：

• cgrseg-t_ade20k_160k.py：定义了用于 ADE20K 数据集的训练配置，包括模型结构、损失函数、优化器、学习率策略等。

配置文件中通常包含以下部分：

# 模型配置
model = dict(
    type='CGRSeg',
    backbone=dict(type='ResNet', ...),
    neck=dict(type='FPN', ...),
    head=dict(type='DynamicPrototypeGuidedHead', ...),
)

# 训练配置
train_cfg = dict(
    ...,
)

# 评估配置
test_cfg = dict(
    ...,
)

# 数据集配置
dataset_type = 'ADE20KDataset'
train_pipeline = [
    ...,
]
test_pipeline = [
    ...,
]

# 数据加载器配置
data = dict(
    train=dict(
        type=dataset_type,
        data_root='data/ade20k/',
        img_dir='images/training',
        ann_dir='annotations/training',
        pipeline=train_pipeline,
    ),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        data_root='data/ade20k/',
        img_dir='images/validation',
        ann_dir='annotations/validation',
        pipeline=test_pipeline,
    ),
)

# 优化器配置
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)

# 学习率配置
lr_config = dict(
    policy='poly',
    warmup='linear',
    warmup_iters=1000,
    warmup_ratio=1e-5,
)

# 运行配置
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=160)

# 日志配置
log_config = dict(
    interval=50,
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook'),
        dict(type='TensorboardLoggerHook'),
    ],
)

# 配置文件的完整路径
checkpoint_config = dict(interval=1)
workflow = [('train', 1)]

通过修改这些配置文件，用户可以根据自己的需求调整模型的训练和测试过程。

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