LightNet++ 项目使用教程

LightNet++ 项目使用教程

LightNetPlusPlus LightNet++: Boosted Light-weighted Networks for Real-time Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LightNetPlusPlus

1. 项目目录结构及介绍

LightNet++ 项目的目录结构如下：

LightNetPlusPlus/
├── checkpoint/
├── datasets/
├── deploy/
├── models/
├── modules/
├── netviz/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt

目录介绍

• checkpoint/: 存放模型训练的检查点文件。
• datasets/: 存放数据集的配置和处理脚本。
• deploy/: 存放部署相关的文件和脚本。
• models/: 存放模型的定义和实现。
• modules/: 存放网络模块的定义和实现。
• netviz/: 存放网络可视化相关的文件和脚本。
• utils/: 存放工具函数和辅助脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

LightNet++ 项目没有明确的启动文件，通常是通过 Python 脚本直接运行模型训练或推理任务。以下是一个典型的启动命令示例：

python train.py --config config/cityscapes.yaml

启动文件说明

• train.py: 用于启动模型训练的脚本。
• config/cityscapes.yaml: 配置文件，指定训练参数和数据集路径。

3. 项目配置文件介绍

LightNet++ 项目的配置文件通常使用 YAML 格式，位于 config/ 目录下。以下是一个典型的配置文件示例：

# config/cityscapes.yaml
dataset:
  name: cityscapes
  path: /path/to/cityscapes
  split: train

model:
  name: MobileNetV2Plus
  pretrained: true

training:
  batch_size: 8
  epochs: 100
  lr: 0.001

...

配置文件说明

• dataset: 配置数据集的相关参数，如数据集名称、路径和分割。
• model: 配置模型的相关参数，如模型名称和是否使用预训练权重。
• training: 配置训练过程的相关参数，如批量大小、训练轮数和学习率。

通过以上配置文件，可以灵活地调整训练和推理过程中的各项参数。

LightNetPlusPlus LightNet++: Boosted Light-weighted Networks for Real-time Semantic Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LightNetPlusPlus