LEDNet 项目安装和配置指南

LEDNet 项目安装和配置指南

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

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍

LEDNet 是一个轻量级的编码器-解码器网络，专门设计用于实时语义分割任务。该项目旨在解决在移动设备上进行密集估计任务（如语义分割）时，计算负担过重的问题。LEDNet 通过采用不对称的编码器-解码器架构，显著减少了计算成本，同时保持了较高的分割精度。

主要编程语言

该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• 轻量级网络设计：采用不对称的编码器-解码器架构，减少计算成本。
• 通道分割和洗牌：在每个残差块中使用通道分割和洗牌操作，进一步降低计算成本。
• 注意力金字塔网络 (APN)：在解码器中使用 APN，进一步简化网络复杂度。

框架

• PyTorch：该项目基于 PyTorch 框架进行开发和训练。
• Visdom：用于数据可视化。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

1. 安装 Anaconda：建议使用 Anaconda 来管理 Python 环境。

   • 下载并安装 Anaconda：Anaconda 下载链接

2. 安装 CUDA 和 cuDNN：确保你的系统上安装了 CUDA 和 cuDNN，以便利用 GPU 加速。

   • 下载并安装 CUDA：CUDA 下载链接
   • 下载并安装 cuDNN：cuDNN 下载链接

详细安装步骤

1. 创建并激活虚拟环境：

   conda create -n lednet_env python=3.6
   conda activate lednet_env
   

2. 安装 PyTorch：

   conda install pytorch==0.4.1 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch
   

3. 克隆 LEDNet 项目：

   git clone https://github.com/xiaoyufenfei/LEDNet.git
   cd LEDNet
   

4. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

5. 安装 Visdom：

   pip install visdom
   

6. 下载数据集：

   • 下载 Cityscapes 数据集：Cityscapes 下载链接
   • 解压数据集并放置在项目目录下的 datasets/cityscapes 文件夹中。

7. 配置数据集路径：

   • 打开 main.py 文件，修改 --datadir 参数为你存放 Cityscapes 数据集的路径。

8. 开始训练：

   python main.py --savedir logs --model lednet --datadir path/to/cityscapes --num-epochs 50 --batch-size 8
   

9. 测试模型：

   python test/eval_cityscapes_color.py --model_path path/to/saved_model.pth
   

通过以上步骤，你已经成功安装并配置了 LEDNet 项目，并可以开始进行训练和测试。

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