DeepGlobe 道路提取挑战项目教程

项目目录结构及介绍

DeepGlobe 道路提取挑战项目的目录结构如下：

DeepGlobe-Road-Extraction-Challenge/
├── data/
│   ├── train/
│   ├── test/
│   └── val/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── predict.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── hyperparameters.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• data/: 包含训练、测试和验证数据集。
  • train/: 训练数据集。
  • test/: 测试数据集。
  • val/: 验证数据集。
• models/: 包含模型定义和相关工具函数。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • model.py: 模型定义文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
• scripts/: 包含训练、评估和预测脚本。
  • train.py: 训练脚本。
  • evaluate.py: 评估脚本。
  • predict.py: 预测脚本。
• configs/: 包含配置文件。
  • config.yaml: 主要配置文件。
  • hyperparameters.yaml: 超参数配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括：

• train.py: 用于启动训练过程的脚本。
• evaluate.py: 用于启动模型评估的脚本。
• predict.py: 用于启动模型预测的脚本。

启动文件介绍

• train.py:
  • 功能：启动模型训练过程。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/train.py 启动训练。
• evaluate.py:
  • 功能：启动模型评估过程。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/evaluate.py 启动评估。
• predict.py:
  • 功能：启动模型预测过程。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/predict.py 启动预测。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，包括：

• config.yaml: 主要配置文件，包含数据路径、模型路径等配置信息。
• hyperparameters.yaml: 超参数配置文件，包含学习率、批次大小等超参数配置信息。

配置文件介绍

• config.yaml:
  • 内容：包含数据路径、模型路径、日志路径等配置信息。
  • 示例：

    data_path: "data/train"
    model_path: "models/model.py"
    log_path: "logs/"
    

• hyperparameters.yaml:
  • 内容：包含学习率、批次大小、迭代次数等超参数配置信息。
  • 示例：

    learning_rate: 0.001
    batch_size: 32
    epochs: 100
    

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整项目运行时的参数和路径，以适应不同的需求和环境。