Semi-supervised-segmentation-cycleGAN 项目使用文档

Semi-supervised-segmentation-cycleGAN 项目使用文档

Semi-supervised-segmentation-cycleGANPytorch implementation of our paper: Revisting Cycle-GAN for semi-supervised segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Semi-supervised-segmentation-cycleGAN

1. 项目的目录结构及介绍

Semi-supervised-segmentation-cycleGAN/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── main.py
├── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放训练和测试数据集的目录。
• models/: 包含项目中使用的各种模型的定义文件。
• utils/: 包含辅助函数和工具类。
• main.py: 项目的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型等核心功能。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
import yaml
from models import CycleGAN
from utils import load_data, train_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Semi-supervised segmentation using CycleGAN")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    with open(args.config, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)

    data = load_data(config['data'])
    model = CycleGAN(config['model'])
    train_model(model, data, config['train'])

if __name__ == "__main__":
    main()

• argparse: 解析命令行参数。
• yaml: 加载配置文件。
• models.CycleGAN: 定义CycleGAN模型。
• utils.load_data: 加载数据集。
• utils.train_model: 训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含了数据路径、模型参数、训练参数等配置信息。以下是一个示例配置文件的内容：

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"
  batch_size: 8
  num_workers: 4

model:
  input_channels: 3
  output_channels: 1
  ngf: 64
  ndf: 64
  num_resnet_blocks: 9

train:
  epochs: 200
  lr: 0.0002
  beta1: 0.5
  lambda_cyc: 10.0
  lambda_id: 5.0
  save_interval: 10

• data: 数据相关配置，包括训练和测试数据路径、批次大小和数据加载工作线程数。
• model: 模型相关配置，包括输入输出通道数、生成器和判别器的特征图数量、残差块数量等。
• train: 训练相关配置，包括训练轮数、学习率、优化器参数、损失权重和模型保存间隔。

以上是 Semi-supervised-segmentation-cycleGAN 项目的基本使用文档，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

Semi-supervised-segmentation-cycleGANPytorch implementation of our paper: Revisting Cycle-GAN for semi-supervised segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Semi-supervised-segmentation-cycleGAN