m2nist-segmentation 使用教程

m2nist-segmentation 使用教程

本教程将引导您了解 m2nist-segmentation 开源项目的核心结构、如何启动项目以及配置细节。这个项目旨在利用迷你版MNIST数据集(m2nist)进行图像分割实践，提供了PyTorch和TensorFlow两种实现方式。

1. 目录结构及介绍

以下是项目的整体架构说明：

• 根目录:
  • down_data.py: 负责下载、预览数据集，并划分训练集和验证集。
  • LICENSE: 许可证文件，遵循MIT许可。
  • README.md: 项目概述和快速指南。
  • tf: TensorFlow版本的代码，包括模型和配置。
  • pytorch: PyTorch版本的代码，包含以下子目录和文件：
    • config.yaml: 配置文件，定义模型参数等。
    • layers.py: 自定义层或神经网络组件。
    • m2nistDataSet.py: 定义数据加载类，处理数据输入。
    • Model.py: 主模型结构，基于MobileNet和LinkNet思想设计。
    • predict.py: 推理脚本。
    • train.py: 训练脚本。
    • utils_torch.py: 辅助工具函数，如损失计算、优化器设置等。
  • m2nist: 下载的数据集存放位置。

2. 项目启动文件介绍

PyTorch 版本

• 主要启动文件: train.py

  • 此脚本用于训练模型，需先配置好config.yaml中的设置。
  • 运行此脚本前，确保已安装所有依赖，并正确设置了数据路径。

• 推理脚本: predict.py

  • 对模型进行测试或预测使用，同样需要正确指向模型权重和输入数据。

TensorFlow 版本（略）

由于简述要求，TensorFlow部分的详细操作在此省略，但结构相似，也有其对应的训练和预测入口点。

3. 项目的配置文件介绍

• 配置文件路径: pytorch/config.yaml
  • 模型参数: 包含了模型的结构设定，如层数、激活函数、卷积核大小等。
  • 训练参数: 包括批次大小(Batch Size)、学习率(Learning Rate)、迭代次数(Epochs)等。
  • 数据路径: 指定数据集的位置，用户需按实际情况调整。
  • 保存与加载: 可配置模型的保存路径和是否从特定检查点加载模型继续训练。

通过以上介绍，您可以清晰地理解项目的组成，正确配置环境并开始使用或修改此图像分割项目。记得在操作前仔细阅读项目的README.md文件，以获取更详细的指导和依赖项安装说明。