InSPyReNet 项目使用教程

InSPyReNet 项目使用教程

InSPyReNet Official PyTorch implementation of Revisiting Image Pyramid Structure for High Resolution Salient Object Detection (ACCV 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InSPyReNet

1. 项目目录结构及介绍

InSPyReNet项目的目录结构如下：

• .github/: 包含项目使用的GitHub模板文件。
• configs/: 存储配置文件，用于定义模型和训练过程的参数。
• data/: 用于存放训练和测试数据集。
• docs/: 包含项目的文档资料。
• figures/: 存储项目中使用的图像和图表。
• lib/: 包含项目的核心代码，如模型定义、数据加载器等。
• run/: 运行脚本，用于启动训练和测试过程。
• utils/: 存储项目辅助功能的代码，如数据预处理、评估指标计算等。
• .gitignore: 定义Git忽略的文件和目录。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的主描述文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• slurm-submit.sh: 使用slurm作业调度系统的提交脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括以下脚本：

• train.py: 用于启动模型训练的脚本。
• test.py: 用于启动模型测试的脚本。
• infer.py: 用于对单个图像进行推理的脚本。

运行这些脚本通常需要配置相应的命令行参数，例如指定配置文件、数据集路径等。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件存放在configs/目录下，通常为.yaml格式。配置文件定义了以下内容：

• model: 模型结构的配置，包括网络层的类型、大小等。
• dataset: 数据集的配置，包括数据集路径、大小、预处理步骤等。
• train: 训练过程的配置，包括学习率、批次大小、优化器类型等。
• test: 测试过程的配置，包括测试数据集、评价指标等。
• infer: 推理过程的配置，包括输入图像的路径和输出结果的位置。

配置文件使得项目更加灵活，易于调整和复现实验结果。用户可以根据需要修改这些文件来改变模型的行为。

InSPyReNet Official PyTorch implementation of Revisiting Image Pyramid Structure for High Resolution Salient Object Detection (ACCV 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InSPyReNet