deocclusion 项目使用教程

deocclusion 项目使用教程

deocclusion Code for our CVPR 2020 work. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deocclusion

1. 项目目录结构及介绍

deocclusion/
├── datasets/
├── demos/
├── experiments/
├── models/
├── tools/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── inference.py
├── main.py
├── requirements.txt
├── source.sh
├── tensorboard.sh
└── trainer.py

目录结构介绍

• datasets/: 存放数据集的目录，通常包含COCOA、KINS等数据集的符号链接。
• demos/: 包含演示脚本，如demo_cocoa.ipynb和demo_kins.ipynb。
• experiments/: 存放实验配置和训练脚本，如COCOA/pcnet_m/train.sh。
• models/: 存放模型文件和相关代码。
• tools/: 包含一些工具脚本，如convert_pcnetc_pretrain.py。
• utils/: 包含一些实用工具函数。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• inference.py: 推理脚本。
• main.py: 主程序入口文件。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• source.sh: 可能是一个脚本文件，用于设置环境变量或执行其他操作。
• tensorboard.sh: 用于启动TensorBoard的脚本。
• trainer.py: 训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，通常用于初始化项目配置、加载模型和启动训练或推理过程。

inference.py

inference.py 是推理脚本，用于加载预训练模型并对输入图像进行场景去遮挡处理。

trainer.py

trainer.py 是训练脚本，用于配置训练参数、加载数据集并启动模型训练过程。

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有Python依赖库及其版本要求。使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

source.sh

source.sh 可能是一个脚本文件，用于设置环境变量或执行其他操作。具体内容需要查看文件内部代码。

tensorboard.sh

tensorboard.sh 是一个用于启动TensorBoard的脚本，通常用于监控训练过程中的状态和可视化结果。

experiments/ 目录下的配置文件

在 experiments/ 目录下，通常会有针对不同数据集和模型的训练配置文件，如 COCOA/pcnet_m/train.sh。这些配置文件定义了训练过程中的参数和路径。

demos/ 目录下的配置文件

在 demos/ 目录下，如 demo_cocoa.ipynb 和 demo_kins.ipynb，这些文件包含了演示脚本的配置，如数据集路径、模型路径等。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 deocclusion 项目。

deocclusion Code for our CVPR 2020 work. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deocclusion