Fast-SCNN-pytorch 项目使用教程

Fast-SCNN-pytorch 项目使用教程

Fast-SCNN-pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-SCNN-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

Fast-SCNN-pytorch 项目的目录结构如下：

Fast-SCNN-pytorch/
├── datasets/
│   └── citys/
├── eval.py
├── train.py
├── demo.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── models/
    └── fast_scnn.py

目录结构介绍

• datasets/: 存放数据集的目录，默认包含 citys 目录，用于存放 Cityscapes 数据集。
• eval.py: 用于评估训练好的网络的脚本。
• train.py: 用于训练 Fast-SCNN 模型的脚本。
• demo.py: 用于运行演示的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• models/: 存放模型定义的目录，包含 fast_scnn.py 文件，定义了 Fast-SCNN 模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 Fast-SCNN 模型的主要脚本。可以通过命令行参数来配置训练过程，例如：

python train.py --model fast_scnn --dataset citys

eval.py

eval.py 用于评估训练好的网络。可以通过以下命令来运行评估：

python eval.py

demo.py

demo.py 用于运行演示，展示模型的预测结果。可以通过以下命令来运行演示：

python demo.py --model fast_scnn --input-pic '/path/to/image.png'

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目依赖的 Python 包，可以通过以下命令来安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

训练参数配置

在 train.py 中，可以通过命令行参数来配置训练过程。例如：

python train.py --model fast_scnn --dataset citys --epochs 100 --learning-rate 1e-3

数据集配置

默认情况下，项目假设 Cityscapes 数据集存放在 /datasets/citys 目录下。可以通过修改 train.py 中的路径来配置数据集的位置。

以上是 Fast-SCNN-pytorch 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

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