mmsegmentation-distiller 使用指南

mmsegmentation-distiller 使用指南

mmsegmentation-distiller This is a knowledge distillation toolbox based on mmsegmentation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmsegmentation-distiller

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1. 项目目录结构及介绍

mmsegmentation-distiller 是一个基于 mmsegmentation 的知识蒸馏工具箱，用于在语义分割任务中实现模型的压缩和优化。以下是该仓库的基本目录结构及其简介：

• .github: 包含项目的GitHub工作流程相关文件。
• configs: 存放配置文件，这些配置文件定义了不同训练设置，包括蒸馏策略、网络架构等。
• demo: 提供示例代码或脚本，用于演示如何使用该工具箱进行特定任务。
• docker: 若有提供，可能包含Dockerfile以便于环境一致性构建。
• docs: 文档资料，可能包含API说明或者额外的使用指南。
• mmseg: 可能是项目特有的模块或者对mmsegmentation的定制修改部分。
• requirements: 列出运行项目所需的依赖库列表。
• resources: 可能包含静态资源或辅助文件。
• tests: 测试代码和数据，用于验证项目功能。
• tools: 核心工具集合，包括训练、测试、评估等命令执行入口脚本。
• LICENSE: 许可证文件，表明项目的授权方式（Apache-2.0）。
• README.md: 项目的主要说明文件，概述项目目的、安装步骤和基本使用方法。

2. 项目启动文件介绍

训练脚本

• tools/train.py: 单GPU训练入口。通过指定配置文件路径即可开始模型训练。
• tools/dist_train.sh: 多GPU分布式训练脚本，同样需提供配置文件路径。

测试与评估脚本

• tools/test.py: 单GPU下对模型进行测试，并计算指标如mIoU。
• tools/dist_test.sh: 多GPU环境下进行模型的测试和评估。

这些脚本通常接受配置文件路径作为主要参数，并且可以通过命令行附加更多选项来调整行为。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs 目录下，这些.py文件详细指定了模型训练、测试的所有细节，包括但不限于：

• 基础模型与学生模型的配置：例如使用的网络架构(PSPNet的教师与学生版)。
• 蒸馏策略：比如通道级蒸馏(cwd)的具体设定。
• 数据集设置：如Cityscapes的数据路径、预处理方式、批大小等。
• 优化器与学习率调度：选择哪种优化器，以及学习率变化的策略。
• 训练与评估参数：包括总迭代次数、是否进行测试等。

配置文件提供了高度自定义的可能性，允许用户根据不同需求调整模型训练的每一个环节。例如，在蒸馏配置中，你可以指定哪部分的知识从教师模型传递到学生模型，以及使用的具体算法细节。

通过编辑配置文件，用户可以不用改动代码核心，就能调整实验设置，这是深度学习项目中的常见做法，能够极大地提高研发效率和灵活性。

请注意，随着项目的发展，具体的配置项和文件结构可能会有所更新，因此建议查阅项目最新文档或README以获取最准确的信息。

mmsegmentation-distiller This is a knowledge distillation toolbox based on mmsegmentation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmsegmentation-distiller