DDPM-Segmentation 项目使用教程

DDPM-Segmentation 项目使用教程

ddpm-segmentation Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models (ICLR'2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/ddpm-segmentation

1. 项目目录结构及介绍

ddpm-segmentation/
├── checkpoints/
│   └── ddpm/
├── datasets/
├── experiments/
│   ├── bedroom_28/
│   ├── ffhq_34/
│   ├── cat_15/
│   ├── horse_21/
│   ├── celeba_19/
│   └── ade_bedroom_30/
├── guided_diffusion/
├── mae/
├── scripts/
│   ├── ddpm/
│   ├── datasetDDPM/
│   └── mae/
├── src/
├── swav/
├── synthetic_datasets/
│   ├── ddpm/
│   └── gan/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── generate_dataset.py
├── requirements.txt
├── train_deeplab.py
└── train_interpreter.py

目录结构介绍

• checkpoints/: 存放预训练模型的检查点文件。
  • ddpm/: 存放DDPM模型的检查点文件。
• datasets/: 存放数据集的脚本和数据。
• experiments/: 存放不同数据集的实验配置文件。
  • bedroom_28/, ffhq_34/, cat_15/, horse_21/, celeba_19/, ade_bedroom_30/: 分别对应不同数据集的实验配置。
• guided_diffusion/: 存放引导扩散模型的相关文件。
• mae/: 存放MAE模型的相关文件。
• scripts/: 存放各种脚本文件。
  • ddpm/: 存放DDPM模型的训练和生成脚本。
  • datasetDDPM/: 存放基于DDPM的数据集生成脚本。
  • mae/: 存放MAE模型的训练和生成脚本。
• src/: 存放项目的源代码。
• swav/: 存放SwAV模型的相关文件。
• synthetic_datasets/: 存放生成的合成数据集。
  • ddpm/: 存放基于DDPM生成的合成数据集。
  • gan/: 存放基于GAN生成的合成数据集。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• .gitmodules: Git子模块配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• generate_dataset.py: 生成数据集的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• train_deeplab.py: 训练DeepLab模型的脚本。
• train_interpreter.py: 训练解释器的脚本。

2. 项目启动文件介绍

train_deeplab.py

该脚本用于训练DeepLab模型。DeepLab是一种用于语义分割的深度学习模型。

train_interpreter.py

该脚本用于训练解释器模型。解释器模型用于从预训练的DDPM模型中提取像素级图像表示，并应用于语义分割任务。

generate_dataset.py

该脚本用于生成合成数据集。通过预训练的DDPM模型生成带有语义标签的图像数据集。

3. 项目的配置文件介绍

experiments/ 目录下的配置文件

在 experiments/ 目录下，每个数据集都有一个对应的配置文件夹，例如 bedroom_28/, ffhq_34/ 等。每个文件夹中包含以下配置文件：

• ddpm.json: 用于DDPM模型的实验配置。
• datasetDDPM.json: 用于基于DDPM的数据集生成实验配置。
• mae.json: 用于MAE模型的实验配置。

requirements.txt

该文件列出了项目所需的所有Python依赖库。可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

README.md

项目的README文件，包含项目的介绍、安装步骤、使用说明等信息。建议在开始使用项目前仔细阅读该文件。

通过以上介绍，您应该对DDPM-Segmentation项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。接下来，您可以根据README文件中的指导，开始使用该项目进行语义分割任务的实验和研究。

ddpm-segmentation Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models (ICLR'2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/ddpm-segmentation