开源项目 lang-seg 使用教程

开源项目 lang-seg 使用教程

lang-segLanguage-Driven Semantic Segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lang-seg

1. 项目的目录结构及介绍

lang-seg/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── text_encoder/
│   └── image_encoder/
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── configs/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放项目所需的数据，包括处理后的数据 (processed/) 和原始数据 (raw/)。
• models/: 包含项目的模型文件，包括文本编码器 (text_encoder/) 和图像编码器 (image_encoder/)。
• scripts/: 包含项目的脚本文件，如训练脚本 (train.py) 和评估脚本 (evaluate.py)。
• configs/: 存放项目的配置文件，包括默认配置 (default.yaml) 和自定义配置 (custom.yaml)。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下：

• train.py: 用于训练模型的脚本。可以通过命令行参数指定配置文件和其他训练参数。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。需要指定模型路径和测试数据集。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下：

• default.yaml: 默认的配置文件，包含项目的基本配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。
• custom.yaml: 自定义的配置文件，用户可以根据需要修改配置参数，以适应不同的训练需求。

配置文件使用 YAML 格式，便于阅读和修改。以下是一个示例配置文件的内容：

data:
  train_path: "data/processed/train"
  val_path: "data/processed/val"
  test_path: "data/processed/test"

model:
  text_encoder: "models/text_encoder/default"
  image_encoder: "models/image_encoder/default"

training:
  batch_size: 32
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001

通过修改配置文件中的参数，可以灵活地调整项目的运行配置。

lang-segLanguage-Driven Semantic Segmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lang-seg