fbrs_interactive_segmentation 项目使用教程

fbrs_interactive_segmentation 项目使用教程

fbrs_interactive_segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fbr/fbrs_interactive_segmentation

1. 项目目录结构及介绍

fbrs_interactive_segmentation/
├── images/
│   └── ...
├── interactive_demo/
│   └── ...
├── isegm/
│   └── ...
├── models/
│   └── sbd/
│       └── ...
├── notebooks/
│   └── ...
├── scripts/
│   └── ...
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── config.yml
├── demo.py
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构说明

• images/: 存放项目相关的图片资源。
• interactive_demo/: 包含交互式演示的相关文件。
• isegm/: 包含交互式分割模型的核心代码。
• models/sbd/: 存放用于训练和测试的模型文件。
• notebooks/: 包含Jupyter Notebook文件，用于数据分析和实验。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• Dockerfile: 用于构建Docker容器的配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• config.yml: 项目配置文件。
• demo.py: 交互式演示的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• train.py: 模型训练的启动文件。

2. 项目启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的交互式演示启动文件。通过该文件，用户可以加载预训练模型并进行交互式分割操作。

使用示例

# 使用ResNet-34模型在GPU上运行交互式演示
python3 demo.py --checkpoint=resnet34_dh128_sbd --gpu=0

# 使用ResNet-34模型在CPU上运行交互式演示
python3 demo.py --checkpoint=resnet34_dh128_sbd --cpu

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。用户可以通过该文件配置训练参数并开始训练。

使用示例

# 开始训练模型
python3 train.py

3. 项目配置文件介绍

config.yml

config.yml 是项目的配置文件，用于配置数据集路径、模型参数等。

配置示例

# 数据集路径配置
datasets:
  SBD: /path/to/SBD
  GrabCut: /path/to/GrabCut
  Berkeley: /path/to/Berkeley
  DAVIS: /path/to/DAVIS
  COCO_MVal: /path/to/COCO_MVal

# 模型配置
models:
  resnet34_dh128_sbd: /path/to/resnet34_dh128_sbd.pth
  resnet50_dh128_sbd: /path/to/resnet50_dh128_sbd.pth
  # 其他模型配置...

通过修改 config.yml 文件，用户可以自定义数据集路径和模型参数，以满足不同的训练和测试需求。

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