实时语义分割项目启动与配置教程

实时语义分割项目启动与配置教程

realtime-semantic-segmentation-pytorch PyTorch implementation of over 30 realtime semantic segmentations models, e.g. BiSeNetv1, BiSeNetv2, CGNet, ContextNet, DABNet, DDRNet, EDANet, ENet, ERFNet, ESPNet, ESPNetv2, FastSCNN, ICNet, LEDNet, LinkNet, PP-LiteSeg, SegNet, ShelfNet, STDC, SwiftNet, and support knowledge distillation, distributed training etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/realtime-semantic-segmentation-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于 PyTorch 的实时语义分割开源项目，其目录结构如下：

realtime-semantic-segmentation-pytorch/
├── data/                          # 存放数据集
│   ├── train/                     # 训练数据
│   ├── val/                       # 验证数据
│   └── test/                      # 测试数据
├── models/                        # 模型相关代码和预训练权重
│   ├── encoders/                  # 编码器模型
│   ├── decoders/                  # 解码器模型
│   └── segmodels/                 # 语义分割模型
├── utils/                         # 工具函数和类
│   ├── datasets/                  # 数据加载和预处理
│   ├── layers/                    # 自定义网络层
│   ├── metrics/                   # 评估指标
│   └── visualization/             # 可视化工具
├── train.py                       # 训练脚本
├── eval.py                        # 评估脚本
├── demo.py                        # 演示脚本
├── requirements.txt               # 项目依赖
└── config.py                      # 配置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，它负责启动训练过程。以下是其核心功能的简要介绍：

• 数据加载：使用 utils.datasets 中的数据加载类加载训练数据。
• 模型构建：根据配置文件 config.py 中的设置构建编码器、解码器和语义分割模型。
• 训练循环：执行训练循环，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
• 保存与加载：在训练过程中定期保存模型权重，并可以在训练开始时加载预训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py，它包含了项目运行所需的所有配置信息。以下是配置文件中的主要配置项：

• 数据集配置：包括数据集的路径、大小、批处理大小等。
• 模型配置：包括编码器、解码器和语义分割模型的类型、参数等。
• 训练配置：包括学习率、优化器、训练周期数、保存频率等。
• 评估配置：包括评估指标、评估周期等。

正确配置 config.py 文件对于项目的顺利运行至关重要。用户可以根据自己的需求调整配置文件中的参数。

realtime-semantic-segmentation-pytorch PyTorch implementation of over 30 realtime semantic segmentations models, e.g. BiSeNetv1, BiSeNetv2, CGNet, ContextNet, DABNet, DDRNet, EDANet, ENet, ERFNet, ESPNet, ESPNetv2, FastSCNN, ICNet, LEDNet, LinkNet, PP-LiteSeg, SegNet, ShelfNet, STDC, SwiftNet, and support knowledge distillation, distributed training etc. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/realtime-semantic-segmentation-pytorch