NWPU-Crowd-Sample-Code 项目使用教程

NWPU-Crowd-Sample-Code 项目使用教程

NWPU-Crowd-Sample-Code项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nw/NWPU-Crowd-Sample-Code

1. 项目的目录结构及介绍

NWPU-Crowd-Sample-Code 项目的目录结构如下：

|-- datasets
|   |-- misc
|   |-- setting
|-- models
|-- saved_exp_para
|-- .gitignore
|-- LICENSE
|-- README.md
|-- __init__.py
|-- config.py
|-- qualitycc.py
|-- requirements.txt
|-- test.py
|-- train.py
|-- trainer.py
|-- validation.py

目录结构介绍

• datasets: 包含数据集相关的文件和设置。
  • misc: 包含数据集的辅助文件。
  • setting: 包含数据集的设置文件。
• models: 包含模型的定义和实现。
• saved_exp_para: 包含实验参数的保存文件。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• __init__.py: 初始化文件。
• config.py: 配置文件。
• qualitycc.py: 质量控制文件。
• requirements.txt: 依赖包列表。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。
• trainer.py: 训练器定义。
• validation.py: 验证脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py 和 test.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。它包含了模型的训练逻辑和参数设置。使用方法如下：

python train.py

test.py

test.py 是用于测试模型的脚本。它包含了模型的测试逻辑和参数设置。使用方法如下：

python test.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 config.py 和 datasets/setting/NWPU.py。

config.py

config.py 包含了全局配置参数，如数据路径、日志参数等。用户可以根据需要修改这些参数以适应不同的环境和需求。

datasets/setting/NWPU.py

datasets/setting/NWPU.py 包含了数据集特定的配置参数，如数据路径、预处理参数等。用户在准备数据集时需要根据实际情况修改这些参数。

以上是 NWPU-Crowd-Sample-Code 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

NWPU-Crowd-Sample-Code项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nw/NWPU-Crowd-Sample-Code