RGBX_Semantic_Segmentation 项目使用教程

RGBX_Semantic_Segmentation 项目使用教程

目录结构及介绍

RGBX_Semantic_Segmentation/
├── configs/
│   ├── config.py
│   └── ...
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1.py
│   ├── model2.py
│   └── ...
├── train.py
├── eval.py
├── README.md
└── ...

• configs/: 包含项目的配置文件，如 config.py。
• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 包含各种模型的定义文件。
• train.py: 训练模型的启动文件。
• eval.py: 评估模型的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。

项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于启动训练过程的文件。它通常包含以下功能：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 定义模型、优化器和损失函数。
• 进行训练循环，保存训练过程中的模型权重。

使用示例：

CUDA_VISIBLE_DEVICES="GPU IDs" python train.py

eval.py

eval.py 是用于评估模型性能的文件。它通常包含以下功能：

• 加载配置文件和预训练模型。
• 初始化数据加载器。
• 进行模型评估，输出评估结果。

使用示例：

CUDA_VISIBLE_DEVICES="GPU IDs" python eval.py -d="Device ID" -e="epoch number or range"

项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，用于设置各种参数，如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是一些常见的配置项：

• dataset_path: 数据集路径。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• model_name: 模型名称。

示例配置：

dataset_path = 'data/dataset1'
batch_size = 16
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100
model_name = 'model1'

通过修改 config.py 文件中的参数，可以灵活地调整训练和评估过程。