ZSSeg Baseline 项目使用教程

ZSSeg Baseline 项目使用教程

zsseg.baseline项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zs/zsseg.baseline

1. 项目的目录结构及介绍

ZSSeg Baseline 项目的目录结构如下：

zsseg.baseline/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── train_net.py
├── configs/
│   ├── base_config.yaml
│   └── custom_config.yaml
├── data/
│   ├── annotations/
│   └── images/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── zsseg_model.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── helper_functions.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_model.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train_net.py: 项目启动文件。
• configs/: 配置文件目录。
  • base_config.yaml: 基础配置文件。
  • custom_config.yaml: 自定义配置文件。
• data/: 数据目录，包含标注和图像文件。
• models/: 模型相关文件。
  • zsseg_model.py: 主要模型文件。
• utils/: 工具函数文件。
• tests/: 测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

train_net.py

train_net.py 是项目的启动文件，负责模型的训练和评估。以下是该文件的主要功能和结构：

import argparse
import yaml
from models.zsseg_model import ZSSegModel
from utils.helper_functions import load_data, train_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="ZSSeg Baseline Training")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/base_config.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    with open(args.config, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)

    data = load_data(config['data'])
    model = ZSSegModel(config['model'])
    train_model(model, data, config['train'])

if __name__ == "__main__":
    main()

主要功能

• 解析命令行参数，加载配置文件。
• 加载数据。
• 初始化模型。
• 训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

configs/base_config.yaml

base_config.yaml 是项目的基础配置文件，包含数据、模型和训练相关的配置。以下是该文件的示例内容：

data:
  annotations_path: "data/annotations"
  images_path: "data/images"

model:
  input_size: 256
  num_classes: 10

train:
  batch_size: 8
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001

配置项介绍

• data: 数据相关配置。
  • annotations_path: 标注文件路径。
  • images_path: 图像文件路径。
• model: 模型相关配置。
  • input_size: 输入图像大小。
  • num_classes: 类别数量。
• train: 训练相关配置。
  • batch_size: 批大小。
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。

通过以上配置文件，用户可以灵活调整项目的各项参数，以适应不同的训练需求。

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