SSD 开源项目使用教程

SSD 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SSD 项目的目录结构如下：

SSD/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── images/
│   └── labels/
├── models/
│   ├── basenet/
│   ├── net/
│   └── utils/
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── default_config.yaml
│   └── custom_config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括标注文件、图像文件和标签文件。
  • annotations/: 存放标注文件。
  • images/: 存放图像文件。
  • labels/: 存放标签文件。
• models/: 存放模型相关的文件。
  • basenet/: 基础网络模型。
  • net/: 主要网络模型。
  • utils/: 模型相关的工具函数。
• scripts/: 存放脚本文件。
  • train.py: 训练脚本。
  • eval.py: 评估脚本。
  • utils.py: 脚本相关的工具函数。
• config/: 存放配置文件。
  • default_config.yaml: 默认配置文件。
  • custom_config.yaml: 自定义配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/ 目录下的 train.py 和 eval.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 加载数据集。
• 进行模型训练。
• 保存训练结果。

eval.py

eval.py 是用于评估模型的脚本。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 加载数据集。
• 进行模型评估。
• 输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件存放在 config/ 目录下，主要包括 default_config.yaml 和 custom_config.yaml。

default_config.yaml

default_config.yaml 是默认的配置文件，包含了项目的默认参数设置，如数据集路径、模型参数、训练参数等。

custom_config.yaml

custom_config.yaml 是自定义的配置文件，用户可以根据需要修改其中的参数，以适应不同的训练和评估需求。

通过修改配置文件，用户可以灵活地调整项目的运行参数，实现个性化的训练和评估。