【亲测免费】 开源项目 OSDN 使用教程

1. 项目目录结构及介绍

开源项目 OSDN 是为了支持论文《Towards Open Set Deep Networks》中提出的概念而创建的。以下是该项目的基本目录结构及其简介：

OSDN/
|-- libMR/                 # 包含基于极值理论的Weibull拟合代码及相关库
|   |-- ...                # 内部源码文件和编译脚本
|-- python/               # Python实现的相关脚本
|   |-- preprocessing/     # 预处理脚本，包括特征提取、 MAV 计算等
|       |-- ...
|   |-- compute_openmax.py  # 核心脚本，计算OpenMax概率
|   |-- ...
|-- data/                  # 存储预处理数据和结果，如预计算的特征、 MAV 和距离分布
|-- COPYRIGHT.txt          # 许可和版权声明文件
|-- README.md              # 项目说明文档

目录简析：

• libMR：该目录包含了用于执行Weibull拟合的代码，这是实现论文中Meta-Recognition部分的关键。
• python：Python脚本集，其中包含实验运行的核心逻辑，如特征的后处理和OpenMax概率的计算。
• preprocessing子目录提供了处理ImageNet数据集所必需的脚本，包括从预先训练好的AlexNet提取特征等。
• data存储了预计算的数据，便于快速进行实验而不需重复计算耗时的过程。
• 文档文件（COPYRIGHT.txt, README.md）提供了版权信息和项目使用的详细指导。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件是位于python目录下的compute_openmax.py。此脚本用于计算给定图像的OpenMax概率。通过向它传递正确的参数，比如图像特征文件路径，你可以得到该图像属于未知类别或已知类别的概率估计。启动命令示例：

python compute_openmax.py --image_arrname data/train_features/n01440764/n01440764_14280_JPEG.mat

3. 项目的配置文件介绍

这个项目虽然没有一个单独的“配置文件”，但其配置和设置是通过脚本内的参数调用来管理的。例如，在compute_openmax.py中，尾部拟合的具体参数（如Weibull拟合中的尾部大小）通常是硬编码或者通过命令行参数来设定的。因此，用户可以通过修改这些脚本中的默认值或提供命令行参数来进行配置调整。

此外，项目依赖的环境变量或外部软件（如Caffe的安装和配置）也是项目运行的重要“配置”部分，它们虽然不直接体现在项目内部文件中，但在实际部署前需要正确配置以确保项目顺利运行。

请注意，要完全利用此项目，你可能需要先编译libMR库，并确保Caffe框架已经正确安装且具有Python接口。

由于项目本身的设计更偏向于指令式配置而非传统的配置文件方式，上述解释覆盖了其“配置”的核心方面。用户在操作过程中应当遵循README.md中的指引，并随时查阅相关脚本的文档注释以获取最新或更详细的配置信息。