IntraDA 项目使用教程

IntraDA 项目使用教程

IntraDA Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision (CVPR 2020 Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/int/IntraDA

1. 项目目录结构及介绍

IntraDA 项目的目录结构如下：

IntraDA/
├── ADVENT/
│   ├── advent/
│   │   ├── scripts/
│   │   │   ├── train.py
│   │   │   ├── test.py
│   │   ├── config/
│   │   │   ├── advent.yml
│   ├── data/
│   │   ├── GTA5/
│   │   │   ├── images/
│   │   │   ├── labels/
│   │   ├── Cityscapes/
│   │   │   ├── leftImg8bit/
│   │   │   ├── gtFine/
├── entropy_rank/
│   ├── entropy.py
├── intrada/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
├── pretrained_models/
├── experiments/
│   ├── logs/
│   ├── snapshots/
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── index.html

目录结构介绍

• ADVENT/: 包含 ADVENT 子模块的代码和数据集配置。
  • advent/: ADVENT 的主要代码目录，包含训练和测试脚本。
  • data/: 数据集目录，包含 GTA5 和 Cityscapes 数据集。
• entropy_rank/: 包含用于基于熵的排序和分割数据集的脚本。
• intrada/: 包含 IntraDA 的主要训练和测试脚本。
• pretrained_models/: 存放预训练模型的目录。
• experiments/: 存放训练日志和快照的目录。
• .gitmodules: Git 子模块配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• index.html: 项目主页文件。

2. 项目启动文件介绍

2.1 train.py

train.py 是 IntraDA 项目的主要训练脚本，用于执行模型的训练过程。它位于 intrada/ 目录下。

$ cd <root_dir>/intrada
$ python train.py --cfg <config_file>

2.2 test.py

test.py 是 IntraDA 项目的测试脚本，用于评估训练好的模型的性能。它位于 intrada/ 目录下。

$ cd <root_dir>/intrada
$ python test.py --cfg <config_file>

3. 项目的配置文件介绍

3.1 advent.yml

advent.yml 是 ADVENT 子模块的配置文件，位于 ADVENT/advent/config/ 目录下。它包含了训练和测试 ADVENT 模型所需的参数配置。

3.2 intrada.yml

intrada.yml 是 IntraDA 项目的配置文件，位于 intrada/ 目录下。它包含了训练和测试 IntraDA 模型所需的参数配置。

3.3 配置文件示例

以下是一个简单的配置文件示例：

# advent.yml
data:
  source: GTA5
  target: Cityscapes
  batch_size: 8
  num_workers: 4

training:
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001
  weight_decay: 0.0005

# intrada.yml
data:
  source: GTA5
  target: Cityscapes
  batch_size: 8
  num_workers: 4

training:
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001
  weight_decay: 0.0005
  entropy_lambda: 0.67

通过这些配置文件，用户可以自定义训练和测试过程中的各种参数，以适应不同的需求和环境。

IntraDA Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision (CVPR 2020 Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/int/IntraDA