计算机视觉实战演练项目教程-优快云博客

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计算机视觉实战演练项目教程

computer-vision-in-action A computer vision closed-loop learning platform where code can be run interactively online. 学习闭环《计算机视觉实战演练：算法与应用》中文电子书、源码、读者交流社区（持续更新中 ...） 📘 在线电子书 https://charmve.github.io/computer-vision-in-action/ 👇项目主页项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/computer-vision-in-action

1. 项目目录结构及介绍

computer-vision-in-action/
├── code/
│   ├── datasets/
│   ├── docker/
│   ├── docs/
│   ├── models/
│   ├── notebooks/
│   ├── res/
│   └── tests/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── CITATION.cff
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── STYLE_GUIDE.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

code/: 包含项目的核心代码，包括数据集处理、模型定义、实验代码等。
- datasets/: 存放数据集文件。
- docker/: 包含Docker相关的配置文件。
- docs/: 存放项目文档，包括API文档、用户手册等。
- models/: 存放训练好的模型文件。
- notebooks/: 包含Jupyter Notebook文件，用于交互式实验和演示。
- res/: 存放资源文件，如图标、图片等。
- tests/: 包含测试代码，用于单元测试和集成测试。
.gitattributes: Git属性配置文件。
.gitignore: Git忽略文件配置。
CHANGELOG.md: 项目更新日志。
CITATION.cff: 项目引用信息。
CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
LICENSE: 项目许可证。
README.md: 项目介绍和使用说明。
STYLE_GUIDE.md: 代码风格指南。
requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件通常位于code/目录下，具体文件名可能因项目结构而异。以下是一个常见的启动文件示例：

# code/main.py

import argparse
from models import MyModel
from datasets import MyDataset

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="计算机视觉实战演练项目")
    parser.add_argument('--dataset', type=str, default='default', help='数据集名称')
    parser.add_argument('--model', type=str, default='default', help='模型名称')
    args = parser.parse_args()

    dataset = MyDataset(args.dataset)
    model = MyModel(args.model)

    # 训练或推理代码
    model.train(dataset)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

main.py: 项目的入口文件，负责解析命令行参数、加载数据集和模型，并启动训练或推理过程。
argparse: 用于解析命令行参数，支持用户自定义数据集和模型。
MyModel: 自定义模型类，定义了模型的结构和训练逻辑。
MyDataset: 自定义数据集类，负责加载和预处理数据。

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目根目录或code/目录下，常见的配置文件格式包括JSON、YAML和Python脚本。以下是一个示例配置文件：

{
  "dataset": {
    "name": "default",
    "path": "datasets/default"
  },
  "model": {
    "name": "default",
    "params": {
      "learning_rate": 0.001,
      "batch_size": 32
    }
  },
  "train": {
    "epochs": 10,
    "save_path": "models/default"
  }
}