开源项目 `tooth-detection` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

tooth-detection/
├── data/
│   └── pascal_label_map_index.pbtxt
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── train.py

• data/: 包含数据集的标签文件。
• models/: 存放模型定义和训练脚本。
• utils/: 包含各种辅助工具和函数。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• train.py: 训练模型的主脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主要启动文件，用于训练牙齿检测模型。它包含了模型的定义、数据加载、训练循环等关键部分。

# train.py 示例代码
import tensorflow as tf
from models import ToothDetectionModel
from utils import load_data

def main():
    model = ToothDetectionModel()
    data = load_data()
    model.train(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有依赖包及其版本。

tensorflow==2.4.1
numpy==1.19.5
opencv-python==4.5.1.48

data/pascal_label_map_index.pbtxt

pascal_label_map_index.pbtxt 文件定义了数据集中每个类别的标签映射。

item {
  id: 1
  name: 'tooth'
}
item {
  id: 2
  name: 'restoration'
}

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 tooth-detection 开源项目。希望本教程对您有所帮助！