STEGO 开源项目教程

STEGO 开源项目教程

STEGOUnsupervised Semantic Segmentation by Distilling Feature Correspondences项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STEGO

1. 项目的目录结构及介绍

STEGO/
├── configs/
│   ├── default.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── datasets/
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── README.md
└── setup.py

• configs/: 包含项目的配置文件，如 default.yaml。
• data/: 用于存放数据集和其他数据相关文件。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• scripts/: 包含项目的脚本文件，如训练脚本 train.py。
• tests/: 包含项目的测试文件。
• utils/: 包含项目的工具函数和辅助文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，例如 train.py。这个文件负责启动训练过程，配置模型参数，加载数据集，并执行训练循环。

# scripts/train.py
import argparse
from models import MyModel
from data import MyDataset
from utils import train_loop

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Train the model')
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/default.yaml', help='Path to config file')
    args = parser.parse_args()

    # Load config
    config = load_config(args.config)

    # Initialize dataset and model
    dataset = MyDataset(config)
    model = MyModel(config)

    # Train the model
    train_loop(model, dataset, config)

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于 configs/ 目录下，例如 default.yaml。这个文件包含了项目运行所需的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

# configs/default.yaml
data:
  path: 'data/datasets'
  batch_size: 32

model:
  learning_rate: 0.001
  num_layers: 5

training:
  epochs: 100
  save_interval: 10

• data: 数据相关的配置，如数据路径和批次大小。
• model: 模型相关的配置，如学习率和层数。
• training: 训练相关的配置，如训练轮数和保存间隔。

以上是 STEGO 开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。

STEGOUnsupervised Semantic Segmentation by Distilling Feature Correspondences项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STEGO