【亲测免费】 开源项目 `people_segmentation` 使用教程

开源项目 people_segmentation 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

people_segmentation 项目的目录结构如下：

people_segmentation/
├── deepsource.toml
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── CITATION.cff
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── setup.py
├── people_segmentation/
│   ├── __init__.py
│   ├── configs/
│   │   ├── config1.yaml
│   │   ├── config2.yaml
│   │   └── ...
│   ├── inference.py
│   ├── train.py
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• deepsource.toml: 用于配置 DeepSource 代码质量分析工具的文件。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• pre-commit-config.yaml: 配置 pre-commit 钩子，用于在提交代码前执行一些检查。
• CITATION.cff: 用于指定如何引用该项目的文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息、安装和使用说明。
• pyproject.toml: 用于配置 Python 项目的构建系统和依赖管理。
• requirements.txt: 列出项目所需的 Python 依赖包。
• setup.cfg: 用于配置 Python 包的安装选项。
• setup.py: Python 包的安装脚本。
• people_segmentation/: 项目的主要代码目录，包含训练和推理脚本、配置文件等。
  • configs/: 包含项目的配置文件，用于定义训练和推理的参数。
  • inference.py: 用于执行推理的 Python 脚本。
  • train.py: 用于执行训练的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

训练启动文件

train.py 是用于启动训练过程的脚本。使用方法如下：

python -m people_segmentation.train -c <path_to_config>

• -c <path_to_config>: 指定训练的配置文件路径。

推理启动文件

inference.py 是用于启动推理过程的脚本。使用方法如下：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=<num_gpu> people_segmentation/inference.py \
  -i <path_to_images> \
  -c <path_to_config> \
  -w <path_to_weights> \
  -o <output_path> \
  --fp16

• --nproc_per_node=<num_gpu>: 指定使用的 GPU 数量。
• -i <path_to_images>: 指定输入图像的路径。
• -c <path_to_config>: 指定推理的配置文件路径。
• -w <path_to_weights>: 指定模型的权重文件路径。
• -o <output_path>: 指定输出结果的路径。
• --fp16: 使用半精度浮点数进行推理，以提高速度。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 people_segmentation/configs/ 目录下，常见的配置文件包括 config1.yaml、config2.yaml 等。配置文件用于定义训练和推理的参数，例如数据集路径、模型参数、优化器参数等。

配置文件示例

# config1.yaml
train_path: <path_to_train_dataset>
val_path: <path_to_validation_dataset>
batch_size: 16
learning_rate: 0.001
num_epochs: 50
optimizer:
  type: Adam
  params:
    weight_decay: 0.0001
model:
  type: Unet
  params:
    in_channels: 3
    out_channels: 1

配置文件参数说明

• train_path: 训练数据集的路径。
• val_path: 验证数据集的路径。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练的轮数。
• optimizer: 优化器配置，包括类型和参数。
• model: 模型配置，包括类型和参数。

通过修改配置文件中的参数，可以调整训练和推理的行为，以适应不同的需求和数据集。