DSL 项目启动与配置教程

DSL 项目启动与配置教程

DSL CVPR2022 paper "Dense Learning based Semi-Supervised Object Detection" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dsl1/DSL

1. 项目目录结构及介绍

DSL 项目是一个基于 mmdetection 的半监督目标检测（SSOD）的开源项目。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

• configs: 存放配置文件，包括模型配置、数据集配置等。
• data_list: 包含不同数据集的列表文件。
• demo: 示例脚本，包括模型训练和测试的示例。
• docker: 容器化配置文件，用于在 Docker 环境中运行项目。
• docs: 项目文档，包括项目说明和用户指南。
• docs_zh-CN: 中文文档目录。
• mmdet: mmdetection 相关的代码和模块。
• requirements: 项目依赖的 Python 包列表。
• resources: 存放项目所需资源，如图像、标注等。
• tests: 单元测试和集成测试代码。
• tools: 工具脚本，用于数据转换、标注生成等。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 打包时包含的文件列表。
• README.md: 项目说明文件。
• README_zh-CN.md: 中文项目说明文件。
• model-index.yml: 模型索引文件。
• pytest.ini: pytest 配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.cfg: 设置配置文件。
• setup.py: 项目打包脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及以下文件：

• demo/model_train/baseline_coco.sh: 这个脚本用于训练有监督的基线模型。
• demo/model_train/unlabel_train.sh: 用于训练半监督模型的脚本。

运行这些脚本前，需要确保已经根据项目要求安装了所有依赖，并根据实际情况修改了脚本中的文件路径和配置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs 目录下，以下是几个重要的配置文件：

• configs/fcos_semi/fcos_semi_coco.py: 这个文件包含了 COCO 数据集的半监督训练的配置。
• configs/fcos_semi/fcos_semi_voc.py: 这个文件包含了 VOC 数据集的半监督训练的配置。

配置文件中包含了模型配置、数据集配置、训练超参数等信息。在开始训练前，用户可能需要根据自己数据集的实际情况进行调整。常见的配置调整包括数据集的路径、模型的参数设置以及训练的批次大小等。

在调整配置文件后，可以通过上述的启动文件开始模型的训练。

DSL CVPR2022 paper "Dense Learning based Semi-Supervised Object Detection" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dsl1/DSL