ERFNet PyTorch 项目使用教程

ERFNet PyTorch 项目使用教程

erfnet_pytorch Pytorch code for semantic segmentation using ERFNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erfnet_pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

ERFNet PyTorch 项目的目录结构如下：

erfnet_pytorch/
├── eval/
│   ├── eval.py
│   └── visualize.py
├── imagenet/
│   ├── train.py
│   └── model.py
├── train/
│   ├── train.py
│   └── model.py
├── trained_models/
│   ├── erfnet_encoder_pretrained.pth.tar
│   └── erfnet_pretrained.pth.tar
├── .gitignore
├── README.md
├── example_segmentation.png
└── license.txt

目录结构介绍

• eval/: 包含用于评估和可视化网络输出的工具。

  • eval.py: 用于评估模型的脚本。
  • visualize.py: 用于可视化模型输出的脚本。

• imagenet/: 包含用于在 ImageNet 上预训练 ERFNet 编码器的脚本和模型。

  • train.py: 用于在 ImageNet 上训练编码器的脚本。
  • model.py: 包含预训练模型的定义。

• train/: 包含用于训练网络进行语义分割的工具。

  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • model.py: 包含模型定义的脚本。

• trained_models/: 包含在论文中使用的预训练模型。

  • erfnet_encoder_pretrained.pth.tar: 预训练的编码器模型。
  • erfnet_pretrained.pth.tar: 预训练的完整模型。

• .gitignore: Git 忽略文件配置。

• README.md: 项目说明文档。

• example_segmentation.png: 示例分割图像。

• license.txt: 项目许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• train/train.py: 这是项目的主要启动文件之一，用于训练 ERFNet 模型进行语义分割。

使用方法

python train/train.py --dataset <dataset_path> --model <model_path>

• --dataset: 指定数据集的路径。
• --model: 指定模型的路径。

示例

python train/train.py --dataset /path/to/cityscapes --model trained_models/erfnet_pretrained.pth.tar

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。主要的配置参数包括：

• --dataset: 指定数据集的路径。
• --model: 指定模型的路径。
• --batch_size: 设置批处理大小。
• --epochs: 设置训练的轮数。
• --lr: 设置学习率。

示例配置

python train/train.py --dataset /path/to/cityscapes --model trained_models/erfnet_pretrained.pth.tar --batch_size 8 --epochs 50 --lr 0.001

通过这些配置参数，可以灵活地调整训练过程。

erfnet_pytorch Pytorch code for semantic segmentation using ERFNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erfnet_pytorch