Pytorch-Deeplab 项目使用教程

Pytorch-Deeplab 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Pytorch-Deeplab/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── dataloader.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── deeplab.py
│   └── mobilenet.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── loss.py
│   └── metrics.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── README.md
├── train.py
├── eval.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含数据加载相关的文件。
  • dataloader.py: 定义数据加载器。
• models/: 包含模型定义的文件。
  • deeplab.py: 定义 DeepLab 模型。
  • mobilenet.py: 定义 MobileNet 模型。
• utils/: 包含工具函数和类。
  • loss.py: 定义损失函数。
  • metrics.py: 定义评估指标。
• configs/: 包含配置文件。
  • config.yaml: 项目的主要配置文件。
• train.py: 训练脚本。
• eval.py: 评估脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 初始化模型。
• 定义优化器和损失函数。
• 进行模型训练。

eval.py

eval.py 是项目的评估脚本，主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 加载训练好的模型。
• 进行模型评估。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，包含以下关键配置项：

• data: 数据集路径和相关参数。
• model: 模型类型和参数。
• train: 训练参数，如学习率、批次大小等。
• eval: 评估参数。

示例配置：

data:
  dataset_path: "path/to/dataset"
  batch_size: 16

model:
  type: "deeplab"
  backbone: "mobilenet"

train:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

eval:
  metrics: ["mIoU"]

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的训练和评估需求。