学习型图像压缩：LIC-TCM（基于PyTorch）教程

学习型图像压缩：LIC-TCM（基于PyTorch）教程

欢迎来到LIC-TCM的安装与使用指南，该项目是CVPR 2023亮点论文《学习型图像压缩与混合Transformer-CNN架构》的实现版本。本教程旨在帮助您快速了解项目结构、启动流程以及配置细节，以便于您能够顺利地进行开发或研究。

1. 项目目录结构及介绍

下面是jmliu206/LIC_TCM项目的典型目录结构及关键文件说明：

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├── assets          # 预训练模型和其他静态资源
├── models           # 模型定义相关代码
├── RD_data.md       # 训练和评估数据的相关说明
├── README.md        # 主要的项目介绍和快速入门指南
├── eval.py         # 用于模型评估的脚本
├── train.py        # 训练新模型的主要脚本
├── .gitignore      # 忽略的文件列表
├── LICENSE         # 项目使用的MIT许可证
├── config.py       # 全局配置文件，包含超参数等

• assets: 包含训练好的模型权重或其他必要的资产。
• models: 源代码中的核心部分，定义了混合Transformer-CNN的架构。
• RD_data.md: 提供关于数据准备和率失真(R-D)性能数据的信息。
• eval.py: 该脚本用于评估模型在特定数据集上的性能。
• train.py: 启动模型训练的脚本，可以根据配置文件调整训练设置。
• .gitignore: 列出了不应被Git跟踪的文件类型或目录。
• LICENSE: 项目遵循的MIT许可协议。
• config.py: 项目的核心配置文件，包括训练设置、网络参数等。

2. 项目的启动文件介绍

训练新模型

使用train.py启动训练过程。命令行示例：

python train.py --config config.example.yml

这里，--config参数后面跟着的是配置文件的路径，允许您根据自己的需求定制训练过程。

模型评估

对于模型评估，可以运行eval.py，同样通过配置文件指定模型和评估数据集：

python eval.py --model_path path/to/model.pth --config config.eval.yml

确保替换path/to/model.pth为您的预训练模型路径，并且有相应的评价配置。

3. 项目的配置文件介绍

• config.py提供了默认的全局配置，涵盖了从数据路径到学习率、批次大小等广泛设置。

• config.example.yml或config.eval.yml是用于自定义训练和评估的YAML配置文件示例。它通常包括以下几个关键部分：

  • data: 数据集的路径和处理方式。
  • model: 使用的模型架构细节。
  • training: 包括 epochs、batch_size、learning_rate 等训练参数。
  • evaluation: 评估指标、测试集路径等。
  • logging: 日志记录和检查点保存的设定。

修改这些配置文件以适应您的实验要求，确保所有的路径指向正确的文件或目录。

通过仔细阅读并遵循上述指南，您可以有效地运用LIC-TCM项目进行图像压缩研究或应用开发。记得在实验过程中查看原作者提供的论文和文档，以获得更深入的理解和最佳实践建议。