TokenFusion 项目使用教程

TokenFusion 项目使用教程

TokenFusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TokenFusion

1. 项目目录结构及介绍

TokenFusion 项目的目录结构如下：

TokenFusion/
├── figs/
│   ├── image2image_translation/
│   ├── object-detection-3d/
│   └── semantic_segmentation/
├── gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── semantic_segmentation/
│   ├── main.py
│   └── ...
├── image2image_translation/
│   ├── main.py
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• figs/: 包含项目中使用的图像文件，分为三个子目录：image2image_translation、object-detection-3d 和 semantic_segmentation。
• semantic_segmentation/: 语义分割任务的代码目录，包含主要的训练和评估脚本 main.py。
• image2image_translation/: 图像到图像翻译任务的代码目录，包含主要的训练脚本 main.py。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

语义分割任务

在 semantic_segmentation 目录下，主要的启动文件是 main.py。该文件用于训练和评估语义分割模型。

python main.py --backbone mit_b3 -c exp_name --lamda 1e-6 --gpu 0 1 2

图像到图像翻译任务

在 image2image_translation 目录下，主要的启动文件也是 main.py。该文件用于训练图像到图像翻译模型。

python main.py --gpu 0 -c exp_name

3. 项目的配置文件介绍

TokenFusion 项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。以下是一些常用的配置参数：

语义分割任务

• --backbone: 指定模型的骨干网络，例如 mit_b3。
• -c: 指定实验名称。
• --lamda: 指定损失函数的权重。
• --gpu: 指定使用的 GPU 设备。

图像到图像翻译任务

• --gpu: 指定使用的 GPU 设备。
• -c: 指定实验名称。

通过这些参数，用户可以根据自己的需求配置和启动项目。

TokenFusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TokenFusion