Fast_Seg 项目使用教程

Fast_Seg 项目使用教程

Fast_Seg This repo provides :zap: fast:zap: semantic segmentation models on CityScapes/Camvid DataSet by Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast_Seg

1. 项目目录结构及介绍

Fast_Seg 项目的目录结构如下：

Fast_Seg/
├── data/
├── exp/
├── libs/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── prediction_test_different_size.py
├── readme.md
├── requirement.txt
├── train_distribute.py
├── val.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• exp/: 存放实验脚本的目录。
• libs/: 存放项目依赖库的目录。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• prediction_test_different_size.py: 用于不同尺寸输入的预测脚本。
• readme.md: 项目说明文件。
• requirement.txt: 项目依赖库列表。
• train_distribute.py: 用于分布式训练的脚本。
• val.py: 用于验证的脚本。

2. 项目启动文件介绍

train_distribute.py

train_distribute.py 是 Fast_Seg 项目的主要启动文件，用于启动分布式训练。该脚本支持多种模型和数据集的训练，并提供了详细的参数配置选项。

使用方法

python train_distribute.py --model ICNet --dataset CityScapes --batch_size 8

参数说明

• --model: 指定要训练的模型，如 ICNet、DF-Net 等。
• --dataset: 指定要使用的数据集，如 CityScapes、Camvid 等。
• --batch_size: 指定训练时的批量大小。

3. 项目的配置文件介绍

requirement.txt

requirement.txt 文件列出了 Fast_Seg 项目所需的所有依赖库及其版本。通过该文件，用户可以快速安装项目所需的所有依赖。

使用方法

pip install -r requirement.txt

配置文件内容示例

torch==1.8.0
torchvision==0.9.0
numpy==1.19.5

readme.md

readme.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的简介、使用方法、数据集准备、训练建议等内容。用户可以通过阅读该文件快速了解项目的整体情况。

内容示例

# Fast_Seg

## 项目简介
Fast_Seg 是一个基于 PyTorch 的快速语义分割模型库，支持 CityScapes 和 Camvid 数据集。

## 使用方法
1. 安装依赖库：`pip install -r requirement.txt`
2. 启动训练：`python train_distribute.py --model ICNet --dataset CityScapes --batch_size 8`

## 数据集准备
- CityScapes 数据集：下载 leftImg8bit_trainvaltest.zip 和 gtFine_trainvaltest.zip
- Camvid 数据集：从官方网站下载

通过以上内容，用户可以快速上手 Fast_Seg 项目，并进行模型训练和验证。

Fast_Seg This repo provides :zap: fast:zap: semantic segmentation models on CityScapes/Camvid DataSet by Pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast_Seg