开源项目 `semantic_segmentation` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

semantic_segmentation/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── dataset.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── fcn.py
│   └── unet.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── helpers.py
│   └── metrics.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── main.py
├── requirements.txt
└── README.md

• data/: 包含数据集处理的相关文件。
  • dataset.py: 定义数据集加载和预处理的类。
• models/: 包含模型定义的相关文件。
  • fcn.py: 定义全卷积网络（FCN）模型。
  • unet.py: 定义U-Net模型。
• utils/: 包含辅助函数和工具类。
  • helpers.py: 包含一些辅助函数，如图像处理和数据增强。
  • metrics.py: 包含评估模型的指标函数。
• config/: 包含配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件，包含训练参数和路径等。
• main.py: 项目的启动文件，用于训练和测试模型。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责模型的训练和测试。以下是 main.py 的主要功能：

• 加载配置文件。
• 初始化数据集和数据加载器。
• 初始化模型、优化器和损失函数。
• 训练模型并保存最佳模型。
• 测试模型并输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的配置文件，包含训练参数和路径等。以下是配置文件的主要内容：

data:
  train_path: "path/to/train/data"
  val_path: "path/to/validation/data"
  test_path: "path/to/test/data"

model:
  name: "UNet"
  input_channels: 3
  num_classes: 21

training:
  batch_size: 8
  num_epochs: 50
  learning_rate: 0.001
  save_path: "checkpoints/"

logging:
  log_interval: 10

• data: 数据路径配置。
  • train_path: 训练数据路径。
  • val_path: 验证数据路径。
  • test_path: 测试数据路径。
• model: 模型配置。
  • name: 模型名称，如 UNet 或 FCN。
  • input_channels: 输入图像的通道数。
  • num_classes: 分类的类别数。
• training: 训练参数配置。
  • batch_size: 批大小。
  • num_epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。
  • save_path: 模型保存路径。
• logging: 日志配置。
  • log_interval: 日志输出间隔。

以上是 semantic_segmentation 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！