DFL-CNN 项目使用教程

DFL-CNN 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

项目目录结构如下：

• dataset/：存放数据集的文件夹，其中包含训练集和测试集。
• model/：包含模型定义和相关的类。
• screenshot/：存放项目运行过程中的截图结果。
• utils/：包含一些工具函数和类。
• LICENSE：项目的许可证文件。
• README.md：项目的说明文档。
• drawrect.py：用于绘制边界框的工具脚本。
• main.py：项目的入口文件，用于启动训练和测试。
• run.sh：运行项目的脚本文件。
• train.py：训练模型的脚本。
• validate.py：验证模型性能的脚本。
• weights/：存放预训练权重文件的文件夹。
• log/：存放训练日志文件的文件夹。
• vis_img/：存放需要可视化的图片。
• vis_result/：存放可视化结果的文件夹。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.sh 脚本，该脚本内容如下：

# 使用该脚本前，请确保已经正确配置了环境变量和所需的Python库

# 训练模型
python train.py

# 验证模型
python validate.py

运行该脚本将自动开始模型的训练和验证过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置通常通过代码中的参数进行设置。主要的配置在 train.py 和 validate.py 文件中。

在 train.py 中，可以配置以下参数：

• --batch-size：批次大小。
• --epochs：训练的轮数。
• --learning-rate：学习率。
• --data-dir：数据集的目录路径。
• --weights-dir：权重文件的存储路径。

在 validate.py 中，可以配置以下参数：

• --data-dir：数据集的目录路径。
• --weights-file：待验证的权重文件路径。

这些参数可以在运行脚本时通过命令行进行传递，例如：

python train.py --batch-size 64 --epochs 100

以上是DFL-CNN项目的使用教程，希望能帮助您更好地了解和使用该项目。