EDCC-Palmprint-Recognition 开源项目使用教程

EDCC-Palmprint-Recognition 开源项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDCC-Palmprint-Recognition

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一、项目目录结构及介绍

本开源项目【EDCC-Palmprint-Recognition】位于 GitHub 上，专注于手纹识别技术的研究与实现。以下是其基本的目录结构及关键组件的简要说明：

EDCC-Palmprint-Recognition/
├── data/                    # 数据存放目录，包括训练和测试数据集
│   ├── images/              # 手掌图像
│   └── labels/               # 对应的手掌标识或标签
├── models/                  # 模型文件夹，存放神经网络模型定义等
│   └── network.py           # 主要网络架构定义
├── scripts/                 # 脚本集合，用于数据处理、训练、评估等
│   ├── train.py             # 训练脚本
│   ├── test.py              # 测试脚本
├── config.py                # 全局配置文件，包含超参数设置
├── README.md                # 项目说明文档
└── requirements.txt         # 项目依赖库列表

注释：每个子目录和服务于特定的功能，如data用于存放原始数据和预处理后的数据；models存放深度学习模型代码；而scripts提供了运行项目的入口。

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二、项目的启动文件介绍

训练脚本：train.py

此脚本是项目的训练入口，负责加载数据集、构建模型、进行训练以及保存训练好的模型权重。用户可以通过修改命令行参数或直接在脚本中调整配置以适应不同的实验需求。典型的执行命令可能如下：

python scripts/train.py --dataset_path=data/images --config=config.py

测试脚本：test.py

该脚本用于评估已训练模型的性能，它读取模型权重并应用到新的或已有数据上，计算准确率或其他性能指标。同样支持通过命令行指定必要的路径和配置。

python scripts/test.py --model_path=path/to/model.h5 --dataset_path=data/test_images

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三、项目的配置文件介绍

配置文件：config.py 此文件集中管理所有可调节的超参数和环境设定，包括但不限于：

• 模型相关：比如神经网络的层数、激活函数类型。
• 训练参数：批次大小(batch size)、学习率(learning rate)、迭代次数(epochs)等。
• 数据处理：预处理方式、是否进行数据增强等。
• 输出路径：模型保存位置、日志记录路径等。

用户在开展项目前，应仔细审查并根据自己的硬件条件和实验目的来调整这些参数。

通过上述介绍，您应该能够快速上手【EDCC-Palmprint-Recognition】项目，无论是进行模型训练还是进行性能评估。请确保已经安装了所有必要的库，并且理解了配置文件中的关键参数含义，以充分利用此开源资源。

EDCC-Palmprint-Recognition EDCC: An efficient and accurate algorithm for palmprint recognition. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDCC-Palmprint-Recognition