SEAM 项目使用教程
SEAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/seam/SEAM
1. 项目目录结构及介绍
SEAM 项目的目录结构如下:
SEAM/
├── LICENSE
├── README.md
├── evaluation.py
├── infer_SEAM.py
├── infer_aff.py
├── network.png
├── requirements.txt
├── train_SEAM.py
├── train_aff.py
└── voc12/
└── cls_label.npy
目录结构介绍
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,采用 MIT 许可证。
- README.md: 项目的说明文档,包含项目的概述、安装和使用说明。
- evaluation.py: 用于评估模型性能的脚本。
- infer_SEAM.py: 用于推理 SEAM 模型的脚本。
- infer_aff.py: 用于推理 AffinityNet 模型的脚本。
- network.png: 网络结构的示意图。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
- train_SEAM.py: 用于训练 SEAM 模型的脚本。
- train_aff.py: 用于训练 AffinityNet 模型的脚本。
- voc12/: 包含 PASCAL VOC 2012 数据集的相关文件,如类别标签文件
cls_label.npy
。
2. 项目启动文件介绍
train_SEAM.py
train_SEAM.py
是用于训练 SEAM 模型的启动文件。该脚本的主要功能是加载数据集、初始化模型、定义训练过程并保存训练结果。
主要参数
--voc12_root
: PASCAL VOC 2012 数据集的根目录。--weights
: 预训练模型的权重文件路径。--session_name
: 训练会话的名称,用于区分不同的训练过程。
使用示例
python train_SEAM.py --voc12_root VOC2012 --weights pretrained_model.pth --session_name my_session
infer_SEAM.py
infer_SEAM.py
是用于推理 SEAM 模型的启动文件。该脚本的主要功能是加载训练好的模型、对输入图像进行推理并生成语义分割结果。
主要参数
--weights
: 训练好的 SEAM 模型权重文件路径。--infer_list
: 需要推理的图像列表文件路径。--out_cam
: 生成的 CAM 结果输出目录。--out_crf
: 生成的 CRF 结果输出目录。
使用示例
python infer_SEAM.py --weights SEAM_model.pth --infer_list voc12/val.txt --out_cam cam_output --out_crf crf_output
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt
文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包及其版本。通过该文件,用户可以使用 pip
命令一键安装所有依赖。
主要依赖
torch==0.4.1
torchvision==0.2.1
CUDA==9.0
安装命令
pip install -r requirements.txt
voc12/cls_label.npy
voc12/cls_label.npy
文件是 PASCAL VOC 2012 数据集的类别标签文件。该文件包含了每个图像的类别标签信息,用于训练和评估模型。
生成方式
如果需要重新生成该文件,可以按照以下步骤操作:
- 下载 PASCAL VOC 2012 数据集的标注文件。
- 将标注文件放置在
VOC2012/SegmentationClassAug/
目录下。 - 运行以下命令生成
cls_label.npy
文件:
cd voc12
python make_cls_labels.py --voc12_root VOC2012
通过以上步骤,您可以成功生成并使用 cls_label.npy
文件。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考