DDFlow 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

DDFlow 项目的目录结构如下：

DDFlow/
├── config/
│   ├── config  # 配置文件模板
├── dataset/
│   ├── dataset  # 数据集相关文件
├── images/
│   ├── images  # 图像文件
├── models/
│   ├── models  # 预训练模型文件
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── data_augmentation.py
├── datasets.py
├── ddflow_model.py
├── flowlib.py
├── main.py
├── network.py
├── utils.py
└── warp.py

目录介绍

• config/: 包含项目的配置文件模板。
• dataset/: 包含数据集相关文件。
• images/: 包含项目中使用的图像文件。
• models/: 包含预训练模型文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• init.py: Python 包初始化文件。
• data_augmentation.py: 数据增强相关代码。
• datasets.py: 数据集处理相关代码。
• ddflow_model.py: DDFlow 模型定义代码。
• flowlib.py: 光流库相关代码。
• main.py: 项目主启动文件。
• network.py: 网络结构定义代码。
• utils.py: 工具函数代码。
• warp.py: 图像扭曲相关代码。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是 DDFlow 项目的主启动文件。通过运行该文件，可以执行项目的训练、测试等操作。

主要功能

• 训练模式: 通过设置配置文件中的 mode 为 train，可以启动训练模式。
• 测试模式: 通过设置配置文件中的 mode 为 test，可以启动测试模式。
• 生成光流和遮挡图: 通过设置配置文件中的 mode 为 generate_fake_flow_occlusion，可以生成光流和遮挡图。

使用方法

python main.py

3. 项目配置文件介绍

config

配置文件模板位于 config/ 目录下。配置文件用于设置项目的各种参数，包括训练模式、数据路径、模型路径等。

主要配置项

• mode: 设置运行模式，可选值为 train、test、generate_fake_flow_occlusion。
• data_list_file: 数据列表文件路径。
• img_dir: 图像数据目录路径。
• training_mode: 训练模式，可选值为 no_data_distillation、data_distillation。
• is_restore_model: 是否从检查点恢复模型。
• restore_model: 检查点文件路径。

示例配置

mode = 'train'
data_list_file = 'path/to/data_list.txt'
img_dir = 'path/to/image_directory'
training_mode = 'no_data_distillation'
is_restore_model = False
restore_model = 'path/to/checkpoint'

通过修改配置文件中的参数，可以灵活地调整项目的运行方式和数据路径。