STDC-Seg 使用教程

STDC-Seg 使用教程

1. 目录结构及介绍

欢迎使用STDC-Seg，这是一个基于PyTorch实现的实时语义分割框架，源自CVPR2021论文《Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation》。以下是该项目的基本目录结构及其说明：

├── configs        # 配置文件夹，包含不同的实验设置
│   ├── stdc1       # STDC1相关配置文件
│   ├── stdc2       # STDC2相关配置文件
├── data            # 数据集处理脚本或配置，包括数据预处理和加载方式
├── models          # 网络模型定义，包含STDC-Seg的核心模型结构
│   ├── layers      # 网络中的基础层定义
│   ├── stdcnet.py  # STDC特定网络结构
├── scripts         # 各种运行脚本，比如训练、验证和测试
│   ├── train.sh    # 训练脚本示例
│   └── evaluate.sh # 评估脚本示例
├── utils           # 工具函数集合，如损失函数、数据增强等
│   ├── loss.py     # 包含BCELOSS与DICELOSS等用于边缘监督的损失函数实现
│   └── ...         # 其他工具函数
├── requirements.txt # 项目依赖列表
├── run_latency.py  # 用于测量模型推理延迟的脚本
├── setup.py        # 项目初始化脚本，可能用于安装必要的包
└── README.md       # 项目概述与快速入门指南

2. 项目的启动文件介绍

训练脚本

通常，训练一个新的模型或继续训练已有模型，你可以使用位于scripts文件夹下的train.sh示例脚本。这个脚本将覆盖从数据加载到模型训练的整个过程。启动训练的基本命令可能类似于：

bash scripts/train.sh --config config_path --gpu_ids 0,1

其中，config_path应替换为你想要使用的具体配置文件路径，而--gpu_ids指定用于训练的GPU编号。

测试脚本

验证模型性能或者在新的数据上进行推断，则可利用类似的评估脚本evaluate.sh，它通常需要模型权重路径以及对应的配置文件路径作为参数。

bash scripts/evaluate.sh --weights path/to/model.pth --config config_path --gpu_id 0

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，每个子目录代表一类模型配置。配置文件主要是Python脚本，定义了模型结构、训练与测试的超参数、数据集路径和预处理方法等关键信息。例如，在一个典型的配置文件中，你可以找到如下关键项：

• model: 定义所用的模型结构，如model = dict(type='STDCNet1446',...))
• dataset: 描述训练和验证的数据集设置，包括数据路径、类别数等。
• train_dataloader: 包括批量大小、是否shuffle等数据加载器参数。
• test_dataloader: 类似于训练数据加载器但适用于评估阶段。
• optimizer: 指定优化器类型及学习率等参数。
• lr_config: 学习率调整策略，如余弦退火或其他调度策略。
• runner: 训练迭代次数和运行器类型，通常是EpochRunner或IterBasedRunner。
• work_dir: 指定日志和模型保存路径。

了解这些配置后，用户可以根据自己的需求调整参数，以便于适应不同的硬件环境或实验要求。记得在进行任何修改前仔细阅读原项目文档或README，确保理解更改的意义和可能的影响。