InstColorization 项目使用教程

InstColorization 项目使用教程

InstColorization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InstColorization

1. 项目的目录结构及介绍

InstColorization/
├── checkpoints/
├── data/
├── example/
├── imgs/
├── models/
├── options/
├── scripts/
├── util/
├── InstColorization.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
├── README_TRAIN.md
├── download.py
├── env.yml
├── fusion_dataset.py
├── image_util.py
├── inference_bbox.py
├── test_fusion.py
├── train.py

目录结构介绍

• checkpoints/: 存放预训练模型的文件夹。
• data/: 存放数据集的文件夹。
• example/: 存放示例图像的文件夹。
• imgs/: 存放项目相关图像的文件夹。
• models/: 存放模型定义的文件夹。
• options/: 存放配置选项的文件夹。
• scripts/: 存放脚本的文件夹，包括安装依赖和下载模型的脚本。
• util/: 存放工具函数的文件夹。
• InstColorization.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于交互式运行项目。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• README_TRAIN.md: 训练模型的详细说明。
• download.py: 下载数据或模型的脚本。
• env.yml: 环境配置文件，用于创建 Conda 环境。
• fusion_dataset.py: 融合数据集的脚本。
• image_util.py: 图像处理工具函数。
• inference_bbox.py: 用于预测图像中对象边界框的脚本。
• test_fusion.py: 用于测试和融合图像的脚本。
• train.py: 训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

inference_bbox.py

该脚本用于预测图像中对象的边界框。使用方法如下：

python inference_bbox.py --test_img_dir example

test_fusion.py

该脚本用于对图像进行颜色化处理。使用方法如下：

python test_fusion.py --name test_fusion --sample_p 1.0 --model fusion --fineSize 256 --test_img_dir example --results_img_dir results

train.py

该脚本用于训练颜色化模型。使用方法请参考 README_TRAIN.md 文件。

3. 项目的配置文件介绍

env.yml

该文件用于配置 Conda 环境，包含项目所需的所有依赖项。使用方法如下：

conda env create --file env.yml

options/ 文件夹

该文件夹包含项目的配置选项，通常用于定义训练和测试的参数。具体内容请参考 options/ 文件夹中的文件。

scripts/install.sh

该脚本用于安装项目的其他依赖项。使用方法如下：

sh scripts/install.sh

scripts/download_model.sh

该脚本用于下载预训练模型。使用方法如下：

sh scripts/download_model.sh

通过以上步骤，您可以顺利地配置和使用 InstColorization 项目。

InstColorization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InstColorization