TopFormer 使用指南

TopFormer 使用指南

TopFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TopFormer

1. 项目目录结构及介绍

TopFormer 是一款专为移动设备设计的语义分割模型，基于Token Pyramid Transformer架构。以下是其主要的目录结构及其简介：

• configs: 包含了各种配置文件，用于训练和评估模型，每个配置定义了模型结构、训练参数等。
• demo: 提供示例代码，展示如何快速测试模型。
• docker: Dockerfile及相关脚本，帮助在Docker环境中搭建开发环境。
• imgs: 可能包含一些图像示例或用于文档说明的图片。
• local_configs: 本地配置调整，适合开发者个性化需求。
• mmseg: 这部分可能集成自MMSegementation库，存放模型实现和相关工具。
• requirements: 列出了运行项目所需的Python包版本信息。
• tools: 工具脚本集合，包括训练、评估、预测等任务的执行脚本。
• CITATION.cff, LICENSE, MANIFEST.in, README.md: 分别是引用信息、许可证、清单文件以及项目的主要读我文件。
• 其它: 如model-index.yml, pytest.ini, setup.cfg, setup.py, tnn_runtime.md等，分别是模型索引、测试配置、设置文件、安装脚本和有关于部署到移动设备的说明。

2. 项目启动文件介绍

训练模型

训练TopFormer模型的关键脚本位于tools/dist_train.sh。通过这个脚本，你可以根据指定的配置文件和GPU数量来并行训练模型。例如，若要使用2个GPU进行训练，可以运行以下命令：

sh tools/dist_train.sh local_configs/topformer/T_512x512_2x8_160k.py 2 --work-dir ./experiments/

这里的local_configs/topformer/T_512x512_2x8_160k.py是配置文件路径，指定了模型的具体设定。

模型评估

评估已训练模型的性能时，使用tools/dist_test.sh脚本。命令格式类似于训练，但需要额外提供模型检查点的路径：

sh tools/dist_test.sh local_configs/topformer/T_512x512_2x8_160k.py path/to/checkpoint.pth 1

3. 配置文件介绍

配置文件（如local_configs/topformer/T_512x512_2x8_160k.py）是控制训练过程的核心。它定义了模型架构、优化器设置、学习率计划、数据集路径、预处理步骤、训练轮次等关键参数。一个典型的配置文件结构通常包含以下几个部分：

• 模型结构：定义网络结构，如Backbone、Neck、Head等。
• 数据集设置：包括数据集的路径、类别数、预处理方法。
• 运行设置：如是否启用DDP分布式训练，工作目录(work_dir)存储实验结果的位置。
• 训练设置：比如每批次样本数、总迭代次数、学习率策略。
• 评估设置：用于测试阶段的参数，如评估间隔。

通过修改这些配置，用户可以根据自己的需求定制化训练流程。配置文件的细致阅读和调整是实现特定目标和优化性能的关键。

以上就是TopFormer项目的基本使用指南，确保你已经满足所有先决条件，并理解每个步骤的作用，以顺利地开始你的语义分割实验。

TopFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TopFormer