da-faster-rcnn-PyTorch 项目使用教程

da-faster-rcnn-PyTorch 项目使用教程

da-faster-rcnn-PyTorch An unofficial implementation of 'Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild ’ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/da-faster-rcnn-PyTorch

1. 项目目录结构及介绍

da-faster-rcnn-PyTorch/
├── __pycache__/
├── cfg/
├── eval/
├── images/
├── lib/
│   ├── datasets/
│   ├── model/
│   └── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── _init_paths.py
├── batch_demo.py
├── da_trainval_net.py
├── requirements.txt
├── test_net.py
└── trainval_net.py

• pycache: Python 缓存文件目录。
• cfg: 配置文件目录，包含项目的配置文件。
• eval: 评估脚本目录，包含用于评估模型的脚本。
• images: 存放项目相关图片的目录。
• lib: 核心代码库，包含数据集处理、模型定义和工具函数等。
  • datasets: 数据集处理相关代码。
  • model: 模型定义相关代码。
  • utils: 工具函数相关代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• _init_paths.py: 初始化路径的脚本。
• batch_demo.py: 批量演示脚本。
• da_trainval_net.py: 域自适应训练和验证脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• test_net.py: 测试模型脚本。
• trainval_net.py: 训练和验证模型脚本。

2. 项目启动文件介绍

da_trainval_net.py

da_trainval_net.py 是项目的主要启动文件之一，用于训练和验证域自适应 Faster R-CNN 模型。

主要功能:

• 加载预训练模型。
• 配置数据集路径。
• 执行训练和验证过程。

使用示例:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU_ID python da_trainval_net.py --dataset cityscape --net vgg16 --bs 1 --lr 2e-3 --lr_decay_step 6 --cuda

test_net.py

test_net.py 是用于测试模型的启动文件。

主要功能:

• 加载训练好的模型。
• 在目标域上进行测试。

使用示例:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU_ID python eval/test.py --dataset cityscape --part test_t --model_dir=# The path of your pth model --cuda

3. 项目的配置文件介绍

cfg/

cfg/ 目录包含项目的配置文件，主要用于定义模型的配置参数。

主要文件:

• config.py: 包含模型的主要配置参数，如学习率、批量大小等。

lib/model/utils/config.py

lib/model/utils/config.py 是项目的主要配置文件之一，用于配置数据集路径和其他模型参数。

主要配置项:

• __C.DATA_DIR: 数据集的根目录路径。
• __C.TRAIN.LEARNING_RATE: 训练时的学习率。
• __C.TRAIN.BATCH_SIZE: 训练时的批量大小。

修改示例:

__C.DATA_DIR = '/path/to/your/dataset'
__C.TRAIN.LEARNING_RATE = 2e-3
__C.TRAIN.BATCH_SIZE = 1

通过以上配置文件，可以灵活调整项目的运行参数，以适应不同的训练和测试需求。

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