LEDNet 项目使用教程

LEDNet 项目使用教程

【免费下载链接】LEDNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LEDNet

1. 项目的目录结构及介绍

LEDNet 项目的目录结构如下：

LEDNet/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── configs/
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── main.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集文件。
• models/: 存放模型定义文件。
• utils/: 存放工具函数和辅助类。
• configs/: 存放配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载模型和启动训练或推理过程。以下是 main.py 的主要功能：

import argparse
from configs.config import Config
from models.lednet import LEDNet
from utils.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="LEDNet Training and Inference")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the config file")
    parser.add_argument("--mode", type=str, default="train", choices=["train", "infer"], help="Mode: train or infer")
    args = parser.parse_args()

    config = Config(args.config)
    model = LEDNet(config)
    trainer = Trainer(model, config)

    if args.mode == "train":
        trainer.train()
    elif args.mode == "infer":
        trainer.infer()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件功能介绍

• 解析命令行参数，包括配置文件路径和运行模式（训练或推理）。
• 加载配置文件并初始化配置对象。
• 初始化模型。
• 初始化训练器或推理器。
• 根据运行模式调用相应的训练或推理方法。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于 configs/ 目录下，以 .yaml 或 .json 格式存储。以下是一个示例配置文件的内容：

model:
  name: LEDNet
  input_size: 256
  num_classes: 19

train:
  batch_size: 8
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  train_path: "data/train"
  val_path: "data/val"

配置文件内容介绍

• model: 模型相关配置，包括模型名称、输入尺寸和类别数。
• train: 训练相关配置，包括批次大小、学习率和训练轮数。
• data: 数据相关配置，包括训练集和验证集路径。

通过配置文件，可以灵活调整模型和训练参数，以适应不同的训练需求和数据集。

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