TorchSemiSeg 项目使用教程

TorchSemiSeg 项目使用教程

TorchSemiSeg项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TorchSemiSeg

1. 项目的目录结构及介绍

TorchSemiSeg 项目的目录结构如下：

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

目录介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• utils/: 存放各种工具函数和辅助类。
• configs/: 存放配置文件。
• scripts/: 存放一些脚本文件，如训练和评估脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是 TorchSemiSeg 项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、构建模型、训练和评估模型等任务。以下是 main.py 的主要功能：

import argparse
import os
from configs.config import get_config
from utils.trainer import Trainer

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

    config = get_config(args.config)
    trainer = Trainer(config)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

主要功能

• 解析命令行参数，加载配置文件。
• 根据配置文件初始化训练器。
• 调用训练器的 train 方法开始训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

TorchSemiSeg 项目的配置文件存放在 configs/ 目录下，通常使用 YAML 格式。以下是一个示例配置文件 default.yaml 的内容：

data:
  dataset: "cityscapes"
  root: "data/cityscapes"
  batch_size: 8
  num_workers: 4

model:
  name: "pspnet"
  backbone: "resnet50"
  pretrained: true

train:
  epochs: 100
  lr: 0.01
  weight_decay: 0.0005

eval:
  interval: 10

配置项介绍

• data: 数据集相关的配置，包括数据集名称、数据根目录、批量大小和数据加载的线程数。
• model: 模型相关的配置，包括模型名称、骨干网络和是否使用预训练权重。
• train: 训练相关的配置，包括训练轮数、学习率和权重衰减。
• eval: 评估相关的配置，包括评估间隔。

通过修改配置文件，可以灵活地调整项目的运行参数。

TorchSemiSeg项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TorchSemiSeg