PADing：零样本普遍分割的原始生成与语义对齐方法

PADing：零样本普遍分割的原始生成与语义对齐方法

项目目录结构及介绍

PADing 是一个旨在实现零样本普遍分割的深度学习项目，其在 CVPR 2023 上发表。下面列出了该项目的主要目录结构及其功能简介：

• 根目录:
  • PADing: 核心代码所在目录。
  • configs: 配置文件夹，包含了训练、测试以及模型参数的具体设置。
  • datasets: 数据集处理相关脚本，指导如何准备数据以供模型训练和验证。
  • embeddings/coco: COCO 数据集相关的嵌入文件存储位置。
  • engine_ours: 自定义引擎或者操作的实现区域。
  • imgs: 可能用于示例或测试的图像存放目录。
  • tools: 工具脚本集合，包括预处理、后处理等辅助工具。
  • gitignore, LICENSE, README.md, requirements.txt: 分别是忽略文件列表、软件许可协议、项目说明文档和所需依赖包清单。
  • train_net.py, train_net_pretrain.py: 训练脚本，分别用于完整模型训练和预训练模型转换。

项目启动文件介绍

主要启动文件：

• train_net.py: 正式的训练脚本，支持配置文件加载、模型训练、评估等功能。通过指定配置文件、GPU数量和其它命令行参数来运行训练过程。

• train_net_pretrain.py: 提供预训练模型的训练脚本，专为那些希望从头开始训练基础模型（如Mask2Former的预训练）的用户设计。

• tools/preprocess_pretrained_weight.py: 辅助脚本，用于将预训练权重转化为项目所要求的格式，特别适用于从现有模型到本项目特定需求的转换。

项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs 目录下，这些.yaml 文件详细设定了模型架构、训练参数、数据集路径、损失函数选项等。典型的配置文件如 configs/panoptic-segmentation/PADing.yaml，它主要用于控制PADing模型的训练过程。配置文件通常包含以下几个关键部分：

• MODEL: 模型结构细节，包括后端网络的选择、最后层的微调指示等。
• DATASETS: 指定训练和验证的数据集名字及其对应的文件路径。
• INPUT: 输入图像的预处理信息，比如分辨率调整。
• ** SOLVER**: 包括优化器类型、学习率计划、最大迭代次数等训练设置。
• TEST: 测试阶段的设置，例如评估指标和是否仅进行模型评估。
• OUTPUT_DIR: 训练日志和模型权重保存的路径。

通过修改这些配置文件，用户可以灵活地调整实验设置，适应不同的研究或应用需求。确保在使用前仔细阅读并理解每个配置项的意义，以便有效地利用这个强大的零样本分割框架。