SemiSeg-AEL 开源项目使用教程

SemiSeg-AEL 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SemiSeg-AEL 项目的目录结构如下：

SemiSeg-AEL/
├── configs/
│   └── config.yaml
├── datasets/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── scripts/
│   └── ...
├── train.py
├── eval.py
└── README.md

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件 config.yaml。
• datasets/: 用于存放数据集文件。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• train.py: 项目的训练启动文件。
• eval.py: 项目的评估启动文件。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是 SemiSeg-AEL 项目的主要启动文件，用于训练模型。其主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 构建模型。
• 定义损失函数和优化器。
• 进行模型训练。

eval.py

eval.py 用于评估训练好的模型。其主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 加载预训练模型。
• 进行模型评估。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是 SemiSeg-AEL 项目的主要配置文件，包含了训练和评估过程中所需的各种参数。以下是一些关键配置项的介绍：

# 数据集配置
dataset:
  name: "example_dataset"
  root: "path/to/dataset"

# 模型配置
model:
  name: "example_model"
  params:
    num_classes: 21

# 训练配置
train:
  batch_size: 8
  num_epochs: 100
  optimizer: "Adam"
  learning_rate: 0.001

# 评估配置
eval:
  batch_size: 8

配置项介绍

• dataset: 数据集相关配置，包括数据集名称和数据集路径。
• model: 模型相关配置，包括模型名称和模型参数。
• train: 训练相关配置，包括批次大小、训练轮数、优化器和学习率。
• eval: 评估相关配置，包括批次大小。

通过修改 config.yaml 文件中的配置项，可以灵活地调整训练和评估过程中的参数。