fbrs_interactive_segmentation 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

fbrs_interactive_segmentation/
├── images/
├── interactive_demo/
├── isegm/
├── models/
│   └── sbd/
├── notebooks/
├── scripts/
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── config.yml
├── demo.py
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍

• images/: 存放项目相关的图片文件。
• interactive_demo/: 包含交互式分割演示的相关文件。
• isegm/: 交互式分割模型的核心代码。
• models/sbd/: 存放训练和测试模型所需的SBD数据集相关文件。
• notebooks/: Jupyter Notebook文件，用于数据分析和模型调试。
• scripts/: 包含项目中使用的各种脚本文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• Dockerfile: 用于构建Docker容器的配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• config.yml: 项目配置文件。
• demo.py: 交互式分割演示的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• train.py: 模型训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的启动文件，用于运行交互式分割演示。该文件基于TkInter库构建了一个图形用户界面（GUI），用户可以通过鼠标点击和滚动来与图像进行交互，实现对象的分割。

使用示例

# 使用ResNet-34模型在GPU上运行交互式演示
python3 demo.py --checkpoint=resnet34_dh128_sbd --gpu=0

# 在CPU上运行交互式演示
python3 demo.py --checkpoint=resnet34_dh128_sbd --cpu

主要参数

• --checkpoint: 指定预训练模型的路径。
• --gpu: 指定使用的GPU设备ID。
• --cpu: 使用CPU运行演示。
• --limit-longest-size: 限制图像的最大尺寸。

3. 项目的配置文件介绍

config.yml

config.yml 是项目的配置文件，用于配置数据集路径、模型参数等。在运行训练或测试脚本之前，必须正确配置此文件。

配置示例

# 数据集路径配置
datasets:
  SBD: /path/to/SBD
  GrabCut: /path/to/GrabCut
  Berkeley: /path/to/Berkeley
  DAVIS: /path/to/DAVIS
  COCO_MVal: /path/to/COCO_MVal

# 模型配置
models:
  resnet34_dh128_sbd: /path/to/resnet34_dh128_sbd.pth
  resnet50_dh128_sbd: /path/to/resnet50_dh128_sbd.pth
  # 其他模型配置...

主要配置项

• datasets: 配置各个数据集的路径。
• models: 配置预训练模型的路径。

通过正确配置 config.yml 文件，可以确保项目在训练和测试过程中能够正确加载数据集和模型。