BDCN 开源项目教程

BDCN 开源项目教程

BDCNThe code for the CVPR2019 paper Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bd/BDCN

1. 项目的目录结构及介绍

BDCN 项目的目录结构如下：

BDCN/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义和实现的文件。
• utils/: 存放辅助函数和工具类。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的脚本。
• test.py: 测试模型的脚本。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的主要脚本。它包含了模型训练的整个流程，包括数据加载、模型定义、损失函数、优化器以及训练循环。

test.py

test.py 是用于测试模型的主要脚本。它包含了模型测试的整个流程，包括数据加载、模型加载、评估指标计算等。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于存储模型的超参数、数据路径、训练参数等配置信息。以下是一个示例配置文件的内容：

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  input_size: 256
  num_classes: 10

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 50

配置文件介绍

• data: 数据路径配置。
  • train_path: 训练数据路径。
  • test_path: 测试数据路径。
• model: 模型参数配置。
  • input_size: 输入数据的大小。
  • num_classes: 分类的类别数。
• train: 训练参数配置。
  • batch_size: 批量大小。
  • learning_rate: 学习率。
  • epochs: 训练轮数。

通过修改 config.yaml 文件，可以方便地调整项目的配置，而无需修改代码。

BDCNThe code for the CVPR2019 paper Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bd/BDCN