SEAM 项目使用教程

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：

1. 下载 PASCAL VOC 2012 数据集的标注文件。
2. 将标注文件放置在 VOC2012/SegmentationClassAug/ 目录下。
3. 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。

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