全面解析FCDD：可解释的深度单类别分类开源项目指南

全面解析FCDD：可解释的深度单类别分类开源项目指南

一、项目目录结构及介绍

FCDD（Fully Convolutional Data Description）项目基于Git仓库 liznerski/fcdd，它提供了一种面向深度学习中的异常检测的可解释方法。以下是该项目的基本目录结构概述：

fcdd/
├── README.md          # 项目介绍和快速入门指南
├── LICENSE             # 许可证信息
├── python/             # 核心代码库
│   ├── fcdd/           # 包含模型定义、训练逻辑等
│   ├── runners/        # 启动脚本和实验运行程序
│   └── ...             # 其他Python相关文件和模块
├── data/               # 默认数据下载位置
├── examples/           # 示例或示例数据可能存放的地方
├── requirements.txt    # 项目依赖列表
└── ...

• python/fcdd: 包含了实现FCDD模型的核心代码，如网络架构、训练函数等。
• runners: 此目录下有多个.py文件，每个文件负责不同场景下的训练和评估任务，如run_fmnist.py用于Fashion-MNIST数据集的训练。
• data: 用户可以自定义的数据存储路径，默认情况下用于存放下载的训练和测试数据集。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的第三方包。

二、项目的启动文件介绍

FCDD的启动主要通过runners目录下的脚本进行。例如，训练一个基本的FCDD模型，你可以执行如下的命令来开始训练流程：

python runners/run_cifar10.py

这个命令将针对CIFAR-10数据集运行FCDD模型。每种不同的数据集或实验设置都有对应的脚本，如针对MVTec-AD数据集的特殊处理或使用其他模式（如半监督、噪声模式）的训练，可以通过修改命令参数或者使用其他特定的runner脚本来实现。

三、项目的配置文件介绍

FCDD虽然没有明确提到单独的配置文件，但是其配置主要是通过命令行参数的形式在运行时指定的。这通常是在各个runner脚本中通过解析命令行参数(argparse)完成的。例如，通过添加--oe-limit 8到你的命令中，你可以控制Outlier Exposure(OE)使用的样本数量。

想要更定制化的配置，比如更改默认的数据目录、日志保存路径或者网络架构的选择，你需要直接调用相关的命令行选项。对于复杂的配置需求，可能涉及到修改runners目录下的脚本或是创建新的脚本，并继承并覆盖默认的配置行为。

在实现自定义配置或功能时，开发者需深入阅读源码中如fcdd/training/setup.py中的函数，以及理解如何向这些配置函数传入新参数，并确保这些变化被正确地纳入到模型训练的过程中。

例如，如果你想增加一个新的超参数或改变模型的某种行为，你可能会涉及以下步骤：

• 在setup.py中添加新的配置参数处理逻辑。
• 确保SuperTrainer类或其他相关训练器类能够接收并利用这个新参数。
• 更新或创建一个runner脚本来应用这些配置变化。

总之，FCDD项目通过命令行接口提供了灵活的配置能力，尽管不是通过传统意义上的配置文件。开发者通过仔细阅读文档和源代码，能够根据需要调整训练细节和实验设置。