CascadePSP 项目教程

CascadePSP 项目教程

CascadePSP[CVPR 2020] CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CascadePSP

1. 目录结构及介绍

CascadePSP 的源代码目录结构如下：

CascadePSP/
│
├── data/          # 数据集相关文件夹
│   └── ...         # 包含数据集划分和预处理脚本
│
├── models/        # 模型定义文件夹
│   ├── base_model.py     # 基础模型类
│   └── cascade_psp.py    # CascadePSP模型实现
│
├── experiments/   # 实验设置文件夹
│   ├── config.yaml   # 默认配置文件
│   └── ...           # 其他实验配置
│
├── scripts/       # 脚本文件夹
│   ├── train.sh      # 训练脚本
│   ├── test.sh       # 测试脚本
│   └── refine.sh     # 图像细化脚本
│
└── utils/         # 工具函数文件夹
    ├── metrics.py     # 评价指标计算
    ├── ...            # 其他辅助工具

• data: 存放数据集相关的文件，包括数据预处理的脚本。
• models: 定义了CascadePSP模型，包括基础模型类和具体网络结构的实现。
• experiments: 包含实验配置文件，比如默认的config.yaml。
• scripts: 提供训练、测试和图像细化的操作脚本。
• utils: 存放帮助函数，如计算评价指标的代码。

2. 项目的启动文件介绍

训练脚本 train.sh

训练脚本主要用于启动模型训练过程。它通常会调用python执行模型训练代码，例如：

python train.py --cfg experiments/config.yaml --exp-id experiment_name --log-interval 100 --resume false

这里的train.py是入口脚本，--cfg参数指定配置文件路径，--exp-id用于标识实验，--log-interval控制日志打印频率，--resume则决定是否从已保存的检查点恢复训练。

测试脚本 test.sh

测试脚本用于评估模型在验证集或测试集上的性能。它可能类似这样：

python test.py --cfg experiments/config.yaml --exp-id experiment_name --phase val

test.py会加载指定实验ID的模型权重并进行评估，--phase参数可以设置为val或test来选择验证或测试阶段。

图像细化脚本 refine.sh

该脚本用于使用预训练模型对输入图像进行精细化分割：

python refine.py --img-path path/to/image.jpg --weights weights.pth --output output.png

refine.py接受输入图像路径，模型权重文件以及输出结果的文件名。

3. 项目的配置文件介绍

experiments/config.yaml 是项目的配置文件，其中包含了训练和测试所需的各种参数。例子可能包括：

model:
  arch: cascade_psp  # 模型架构
  num_classes: 21    # 类别数量
  backbone: resnet50  # 主干网络（backbone）
  freeze_bn: true    # 是否冻结BatchNorm层

dataset:
  name: VOC2012      # 使用的数据集
  img_size: [1024, 1024]  # 输入图片大小
  root_dir: ./data/VOCdevkit  # 数据集根目录

training:
  batch_size: 2       # 训练时批大小
  optimizer: sgd      # 优化器类型
  lr: 0.001           # 初始学习率
  milestones: [10, 20]  # 学习率衰减的里程碑
  gamma: 0.1          # 学习率衰减因子
  num_epochs: 30       # 总训练轮数

testing:
  save_pred: true     # 是否保存预测结果
  save_vis: true      # 是否可视化结果

这个配置文件允许调整模型架构、训练参数、数据集设置等关键选项，以适应不同的任务需求和环境配置。在运行训练或测试脚本时，可以通过命令行参数覆盖这些默认值。

CascadePSP[CVPR 2020] CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CascadePSP