改进的道路连通性通过联合学习方向与分割（CVPR2019）项目教程

改进的道路连通性通过联合学习方向与分割（CVPR2019）项目教程

road_connectivity 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/road_connectivity

本教程旨在指导您了解并使用名为“Improved Road Connectivity by Joint Learning of Orientation and Segmentation”的开源项目，该项目可在GitHub上找到：https://github.com/anilbatra2185/road_connectivity。该项目通过结合道路的方向预测与分割来改善道路连通性的计算视觉技术。

1. 项目目录结构及介绍

项目遵循清晰的结构组织代码和数据：

road_connectivity/
├── APLS-Visualizer          # 可视化工具相关文件夹
├── assests                   # 静态资源文件夹
├── data                      # 数据处理后的存放位置
│   ├── spacenet              # SpaceNet数据集
│   └── deepglobe            # DeepGlobe数据集
├── data_utils                # 数据处理的实用函数
├── model                     # 模型定义相关的Python文件
├── preprocessing             # 数据预处理脚本和相关工具
│   └── prepare_spacenet.sh   # SpaceNet数据准备脚本
├── utils                     # 通用实用程序
├── LICENSE                   # 开源许可协议
└── README.md                 # 项目说明文档

• APLS-Visualizer: 包含用于评估道路连通性的可视化工具。
• assests: 可能包含项目运行所需的静态资源。
• data: 存储处理后可用于训练的数据集。
• data_utils: 提供处理数据的实用函数。
• model: 定义网络架构的代码。
• preprocessing: 数据预处理的脚本和辅助文件。
• utils: 项目中使用的各种帮助函数。
• LICENSE: MIT许可证文件。
• README.md: 项目的主要说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动脚本和入口点在于使用训练和评估模型的Python文件：

• train_mtl.py: 用于进行多任务学习框架的训练，可以预测道路分割和方向。
• train_refine_pre.py: 特定于训练过程中的线性修正或带有特定 corruption 模式的训练，特别是对道路连通性的进一步细化。

通过修改配置文件和指定相应的命令行参数，您可以启动这些脚本来训练模型或者执行其他任务。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件是项目的关键组成部分，通常用于设置模型、数据集路径、实验参数等。在本项目中，关键的配置文件是 config.json:

• config.json: 此文件包含了训练模型的所有重要参数，包括但不限于：
  • model_name: 指定使用的模型类型，如LinkNet34MTL 或 StackHourglassNetMTL。
  • dataset: 选择要使用的数据集，可选deepglobe 或 spacenet。
  • exp: 实验的名称或目录，便于管理和区分不同的实验设置。
  • multi_scale_pred: 是否启用多尺度预测，默认开启。
  • 还可能包含模型的其它超参数和路径信息等。

要启动训练，您需要确保正确配置了 config.json 文件，并根据需求调整相应的参数。通过命令行指定配置文件路径和其他训练参数，即可开始模型的训练流程，例如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_mtl.py --config config.json --dataset deepglobe --model_name "StackHourglassNetMTL" --exp dg_stak_mtl

以上就是对“Improved Road Connectivity”项目的简要介绍，确保理解每个部分的功能以便顺利进行项目实施。记得在使用前阅读项目主页上的最新说明和可能的更新。

road_connectivity 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/road_connectivity