DESOBA对象阴影生成数据集使用手册-优快云博客

这篇文章介绍了ChefCookbooksDeprecated，一个由jsierles维护的开源项目，包含了已废弃但仍有参考价值的ChefCookbook。它为用户提供不再推荐但可能仍含实用代码的库，帮助用户避免使用过时的Cookbook并保持安全性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

DESOBA对象阴影生成数据集使用手册

Object-Shadow-Generation-Dataset-DESOBA [AAAI 2022] The first dataset on foreground object shadow generation for image composition in real-world scenes. The code used in our paper "Shadow Generation for Composite Image in Real-world Scenes", AAAI2022. Useful for shadow generation, shadow removal, image composition, etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/Object-Shadow-Generation-Dataset-DESOBA

一、项目目录结构及介绍

项目Object-Shadow-Generation-Dataset-DESOBA基于GitHub管理，其主要目录结构如下：

Object-Shadow-Generation-Dataset-DESOBA/
├── DESOBA_DATASET                 # 数据集存放目录
│   ├── TrainTestVisualization     # 训练与测试图像可视化资料
│   ├── CompositeImages           # 合成图像存储
│   └── ...                         # 其他相关数据子目录
├── DESOBA_DATASET_util            # 工具脚本，用于数据处理和结果展示
│   ├── Vis_Desoba_Dataset.py      # 可视化训练和测试对
│   ├── Vis_RealCompositionImages_fromDesoba_Dataset.py # 真实复合图像生成
│   └── ...                         # 其他实用工具脚本
├── TrainedModels                  # 预训练模型存放位置
├── data_processing                # 数据预处理脚本
├── src                            # 主代码库，包括模型实现等
│   ├── ...                         # 模型定义、主运行文件等
├── LICENSE.md                     # 开源许可协议
├── README.md                      # 项目介绍和快速入门指南
├── requirement.txt                # 项目依赖列表
└── ...                             # 其他辅助文件或文档

说明：

DESOBA_DATASET包含数据集本身及其可视化数据。
DESOBA_DATASET_util提供了一系列Python脚本，帮助用户进行数据的可视化以及生成新的合成图像。
TrainedModels是存放预训练模型的地方，用户可以直接利用这些模型进行实验。
src包含核心代码，特别是阴影生成模型的实现。

二、项目的启动文件介绍

虽然该项目并未明确指出一个特定的“启动文件”，但开发工作通常围绕以下几个关键点展开：

数据加载与处理: 用户需先通过类似data/DesobaSyntheticImageGeneration_dataset.py的脚本来准备数据加载器，以在训练或测试阶段使用。
模型训练: 项目中的某个.py文件（可能在src目录下）应被作为入口脚本，用以加载模型（如SGRNet）、设置超参数并开始训练过程。例如，可能会有一个train.py或者根据研究论文中提到的方法命名的文件来执行此操作。

用户在开始之前应当遵循README.md的指导进行数据下载和环境配置。