WeakTr 项目使用教程

WeakTr 项目使用教程

1. 项目介绍

WeakTr 是一个探索普通视觉 Transformer（ViT）在弱监督语义分割（WSSS）领域潜力的开源项目。该项目由华中科技大学和蚂蚁集团的研究人员共同开发，旨在通过创新的权重方法和自注意力图的融合，生成高质量的类激活图（CAM），从而提升弱监督语义分割的性能。

WeakTr 在多个基准测试中取得了最先进的结果，特别是在 VOC12 和 COCO14 验证集上分别达到了 78.5% 和 51.1% 的 mIoU（平均交并比）。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。然后，使用以下命令安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

2.2 下载数据集

WeakTr 支持 VOC12 和 COCO14 数据集。你可以从官方网站下载这些数据集，并将其解压到项目的 data 目录下。

2.3 训练模型

使用以下命令启动训练：

python main.py --dataset VOC12 --backbone DeiT-S --epochs 50

2.4 评估模型

训练完成后，可以使用以下命令评估模型性能：

python evaluation.py --dataset VOC12 --backbone DeiT-S --checkpoint path_to_checkpoint

3. 应用案例和最佳实践

3.1 弱监督语义分割

WeakTr 在弱监督语义分割任务中表现出色。通过使用 WeakTr，研究人员和开发者可以在不需要大量标注数据的情况下，实现高质量的语义分割。

3.2 自定义数据集

WeakTr 支持自定义数据集。你可以按照 VOC12 或 COCO14 的格式准备你的数据集，并在训练时指定数据集路径。

4. 典型生态项目

4.1 DINOv2

DINOv2 是一个预训练的视觉 Transformer 模型，WeakTr 基于 DINOv2 进行进一步的微调和优化，以提升在弱监督语义分割任务中的表现。

4.2 EVA-02

EVA-02 是另一个预训练的视觉 Transformer 模型，WeakTr 也支持基于 EVA-02 的训练和评估，进一步提升了模型的性能。

通过结合这些生态项目，WeakTr 能够在多个基准测试中达到最先进的结果，为弱监督语义分割提供了强大的工具和方法。