BoxInstSeg 项目使用教程

BoxInstSeg 项目使用教程

BoxInstSeg A toolbox for box-supervised instance segmentation. BoxInstSeg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BoxInstSeg

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.pysetup.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。

BoxInstSeg A toolbox for box-supervised instance segmentation. BoxInstSeg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BoxInstSeg

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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