PanopticFCN 项目使用教程

PanopticFCN 项目使用教程

PanopticFCN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pan/PanopticFCN

1. 项目目录结构及介绍

PanopticFCN 项目的目录结构如下：

PanopticFCN/
├── configs/
│   ├── PanopticFCN-R50-1x.yaml
│   └── ...
├── docs/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── panopticfcn/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，包括不同模型的配置文件，如 PanopticFCN-R50-1x.yaml。
• docs/: 存放项目的文档文件，包括 README.md 等。
• panopticfcn/: 存放项目的主要代码文件，包括模型定义、数据处理等。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件用于启动模型的训练过程。以下是 train.py 的基本使用方法：

cd /path/to/detectron2
python3 projects/PanopticFCN/train.py --config-file <config.yaml> --num-gpus 8

参数说明

• --config-file: 指定配置文件的路径，例如 projects/PanopticFCN/configs/PanopticFCN-R50-1x.yaml。
• --num-gpus: 指定使用的 GPU 数量，例如 8。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，常见的配置文件包括 PanopticFCN-R50-1x.yaml。以下是配置文件的基本结构和内容：

MODEL:
  WEIGHTS: "detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl"
  MASK_ON: false
  KEYPOINT_ON: false
  RESNETS:
    DEPTH: 50
  PANOPTIC_FPN:
    COMBINE:
      ENABLED: true
DATASETS:
  TRAIN: ("coco_2017_train_panoptic_separated",)
  TEST: ("coco_2017_val_panoptic_separated",)
SOLVER:
  BASE_LR: 0.02
  STEPS: (60000, 80000)
  MAX_ITER: 90000
INPUT:
  MIN_SIZE_TRAIN: (640, 672, 704, 736, 768, 800)
  MAX_SIZE_TRAIN: 1333
  MIN_SIZE_TEST: 800
  MAX_SIZE_TEST: 1333

配置文件说明

• MODEL: 定义模型的参数，包括预训练权重、是否启用掩码和关键点检测等。
• DATASETS: 定义训练和测试的数据集。
• SOLVER: 定义优化器的参数，如学习率、迭代次数等。
• INPUT: 定义输入图像的尺寸范围。

通过以上配置文件，可以灵活调整模型的训练参数，以适应不同的训练需求。

PanopticFCN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pan/PanopticFCN