SANet 项目使用教程

SANet 项目使用教程

SANet Codes for MICCAI2021 paper "Shallow Attention Network for Polyp Segmentation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sane/SANet

1. 项目目录结构及介绍

SANet/
├── data/
│   ├── content/
│   └── style/
├── models/
│   ├── decoder.pth
│   ├── transformer.pth
│   └── vgg_normalised.pth
├── src/
│   ├── Eval.py
│   ├── Train.ipynb
│   └── utils/
├── README.md
├── LICENSE
└── requirements.txt

目录结构说明

• data/: 存放内容图像和风格图像的目录。

  • content/: 存放内容图像的子目录。
  • style/: 存放风格图像的子目录。

• models/: 存放预训练模型的目录。

  • decoder.pth: 解码器模型文件。
  • transformer.pth: 转换器模型文件。
  • vgg_normalised.pth: VGG 归一化模型文件。

• src/: 项目源代码目录。

  • Eval.py: 用于评估和生成风格化图像的启动文件。
  • Train.ipynb: 用于训练新模型的 Jupyter Notebook 文件。
  • utils/: 存放辅助工具和函数的子目录。

• README.md: 项目说明文件。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• requirements.txt: 项目依赖库列表。

2. 项目启动文件介绍

Eval.py

Eval.py 是 SANet 项目的主要启动文件，用于加载预训练模型并生成风格化图像。以下是该文件的主要功能和使用方法：

import argparse

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Style Transfer Evaluation')
    parser.add_argument('--content', type=str, default='data/content/chicago.jpg', help='File path to the content image')
    parser.add_argument('--style', type=str, default='data/style/style11.jpg', help='File path to the style image')
    parser.add_argument('--output', type=str, default='output/output.jpg', help='File path to save the output image')
    args = parser.parse_args()

    # 加载内容图像和风格图像
    content_image = load_image(args.content)
    style_image = load_image(args.style)

    # 加载预训练模型
    model = load_model()

    # 生成风格化图像
    stylized_image = model(content_image, style_image)

    # 保存输出图像
    save_image(stylized_image, args.output)

if __name__ == '__main__':
    main()

使用方法

1. 修改 Eval.py 中的 --content 和 --style 参数，指定内容图像和风格图像的路径。
2. 运行 Eval.py 文件，生成风格化图像并保存到指定路径。

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖库。以下是该文件的内容示例：

torch==1.9.0
torchvision==0.10.0
numpy==1.21.2
Pillow==8.3.1

安装依赖

在项目根目录下运行以下命令，安装所有依赖库：

pip install -r requirements.txt

其他配置

• models/ 目录下的预训练模型文件需要从项目提供的链接下载并放置在该目录中。
• data/ 目录下的内容图像和风格图像需要根据实际需求进行替换。

通过以上步骤，您可以成功配置并运行 SANet 项目，生成风格化图像。

SANet Codes for MICCAI2021 paper "Shallow Attention Network for Polyp Segmentation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sane/SANet