GCA-Matting 项目使用教程

GCA-Matting 项目使用教程

GCA-MattingOfficial repository for Natural Image Matting via Guided Contextual Attention项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gc/GCA-Matting

1. 项目的目录结构及介绍

GCA-Matting 项目的目录结构如下：

GCA-Matting/
├── checkpoints/
│   ├── gca-dist/
│   └── gca-dist-all-data/
├── config/
│   └── gca-dist-all-data.toml
├── demo/
│   ├── input_lowres/
│   ├── trimap_lowres/
│   └── pred/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── eval.py
└── demo.py

各目录和文件的介绍如下：

• checkpoints/: 存储预训练模型的目录。
  • gca-dist/: 包含在 Adobe Image Matting Dataset 上训练的模型。
  • gca-dist-all-data/: 包含在 Adobe Image Matting Dataset 和 Composition-1K 测试集上训练的模型。
• config/: 存储配置文件的目录。
  • gca-dist-all-data.toml: 配置文件，用于指定模型和数据路径等参数。
• demo/: 存储演示数据和预测结果的目录。
  • input_lowres/: 存储低分辨率输入图像。
  • trimap_lowres/: 存储低分辨率 trimap 图像。
  • pred/: 存储预测结果。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的脚本。
• eval.py: 评估模型的脚本。
• demo.py: 运行演示的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括以下几个：

• train.py: 用于训练模型的脚本。可以通过命令行参数指定配置文件和其他训练参数。
• eval.py: 用于评估模型的脚本。可以通过命令行参数指定模型文件和评估数据集。
• demo.py: 用于运行演示的脚本。可以通过命令行参数指定配置文件、输入图像和 trimap 图像路径，以及输出路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要配置文件为 gca-dist-all-data.toml。该配置文件包含了模型和数据路径等参数的设置。

配置文件的主要内容如下：

[model]
checkpoint = "checkpoints/gca-dist-all-data/gca-dist-all-data.pth"

[data]
image_dir = "demo/input_lowres"
trimap_dir = "demo/trimap_lowres/Trimap3"
output_dir = "demo/pred/Trimap3"

• [model]: 模型相关配置。
  • checkpoint: 预训练模型的路径。
• [data]: 数据相关配置。
  • image_dir: 输入图像的目录。
  • trimap_dir: trimap 图像的目录。
  • output_dir: 预测结果的输出目录。

通过修改配置文件中的参数，可以灵活地调整模型和数据路径，以适应不同的使用场景。

GCA-MattingOfficial repository for Natural Image Matting via Guided Contextual Attention项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gc/GCA-Matting