BoxInstSeg 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
BoxInstSeg 是一个基于 mmdetection 的工具箱,用于实现基于边界框监督的实例分割算法。项目的目录结构如下:
BoxInstSeg/
├── configs/
│ ├── demo/
│ ├── docker/
│ ├── docs/
│ ├── mmdet/
│ ├── requirements/
│ └── tools/
├── demo.mp4
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── setup.py
└── setup.sh
目录结构介绍
- configs/: 包含项目的配置文件和示例配置。
- demo/: 演示配置文件。
- docker/: Docker 相关配置文件。
- docs/: 项目文档。
- mmdet/: mmdetection 相关配置文件。
- requirements/: 依赖项配置文件。
- tools/: 工具配置文件。
- demo.mp4: 演示视频文件。
- Dockerfile: Docker 构建文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- requirements.txt: 项目依赖项列表。
- setup.cfg: 项目配置文件。
- setup.py: Python 安装脚本。
- setup.sh: Shell 安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
BoxInstSeg 项目的启动文件主要是 setup.py
和 setup.sh
。
setup.py
setup.py
是一个 Python 脚本,用于安装项目的依赖项和配置环境。通常在项目根目录下运行以下命令来安装项目:
python setup.py install
setup.sh
setup.sh
是一个 Shell 脚本,用于自动化项目的安装和配置过程。通常在项目根目录下运行以下命令来执行安装:
./setup.sh
3. 项目的配置文件介绍
BoxInstSeg 项目的配置文件主要位于 configs/
目录下,包括各种算法的配置文件和示例配置。
配置文件示例
以下是一个典型的配置文件示例:
# configs/mmdet/boxinst_r50_fpn_1x_coco.py
_base_ = [
'../_base_/models/boxinst_r50_fpn.py',
'../_base_/datasets/coco_instance.py',
'../_base_/schedules/schedule_1x.py',
'../_base_/default_runtime.py'
]
model = dict(
roi_head=dict(
bbox_head=dict(
num_classes=80
)
)
)
data = dict(
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2
)
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
lr_config = dict(
policy='step',
warmup='linear',
warmup_iters=500,
warmup_ratio=0.001,
step=[8, 11]
)
total_epochs = 12
配置文件介绍
_base_
: 基础配置文件路径。model
: 模型配置,包括模型的各个组件和参数。data
: 数据配置,包括数据加载和预处理参数。optimizer
: 优化器配置,包括优化器类型和学习率等参数。lr_config
: 学习率调度配置。total_epochs
: 训练的总轮数。
通过这些配置文件,用户可以自定义模型的训练和推理过程,以适应不同的任务需求。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考