ODISE 项目使用教程

ODISE 项目使用教程

ODISE Official PyTorch implementation of ODISE: Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models [CVPR 2023 Highlight] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/od/ODISE

1. 项目目录结构及介绍

ODISE 项目的目录结构如下：

ODISE/
├── configs/
├── datasets/
├── demo/
├── docker/
├── figs/
├── odise/
├── third_party/
│   └── Mask2Former/
├── tools/
├── .gitignore
├── GETTING_STARTED.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── setup.cfg
└── setup.py

目录介绍

• configs/: 包含项目的配置文件。
• datasets/: 用于存放数据集的目录。
• demo/: 包含项目的演示代码和示例。
• docker/: 包含 Docker 相关的文件，用于容器化部署。
• figs/: 存放项目相关的图片和图表。
• odise/: 项目的主要代码库，包含核心算法实现。
• third_party/Mask2Former/: 第三方库 Mask2Former 的代码。
• tools/: 包含一些实用工具脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• GETTING_STARTED.md: 项目入门指南。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• MANIFEST.in: Python 包的清单文件。
• README.md: 项目的主 README 文件，包含项目介绍和使用说明。
• setup.cfg: Python 包的配置文件。
• setup.py: Python 包的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 demo/ 目录下，其中 demo.py 是主要的启动文件。

demo/demo.py

该文件是 ODISE 项目的主要演示脚本，用于运行项目的演示和测试。可以通过命令行参数指定输入图像、输出路径和词汇表等。

示例命令：

python demo/demo.py --input demo/examples/coco.jpg --output demo/coco_pred.jpg --vocab "black pickup truck, pickup truck, blue sky, sky"

该命令将输入图像 demo/examples/coco.jpg 进行处理，并将结果保存到 demo/coco_pred.jpg 中，同时使用指定的词汇表进行处理。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，用于配置项目的各种参数和选项。

configs/default.yaml

该文件是项目的默认配置文件，包含项目的各种默认参数设置，如数据集路径、模型路径、训练参数等。

示例配置：

dataset:
  path: "datasets/coco"
  type: "coco"

model:
  path: "odise/models/odise_label.pth"
  type: "odise"

training:
  batch_size: 8
  epochs: 100

configs/custom.yaml

用户可以根据需要创建自定义配置文件，覆盖默认配置中的参数。

示例自定义配置：

dataset:
  path: "datasets/custom_dataset"
  type: "custom"

training:
  batch_size: 16
  epochs: 50

通过使用自定义配置文件，用户可以灵活地调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

ODISE Official PyTorch implementation of ODISE: Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models [CVPR 2023 Highlight] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/od/ODISE