【亲测免费】 AOT-GAN-for-Inpainting 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

AOT-GAN-for-Inpainting 项目的目录结构如下：

AOT-GAN-for-Inpainting/
├── checkpoints/
├── configs/
├── datasets/
├── docs/
├── logs/
├── models/
├── scripts/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py

目录介绍

• checkpoints/: 用于存放训练好的模型权重文件。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• datasets/: 用于存放训练和测试数据集。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• logs/: 用于存放训练过程中的日志文件。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• utils/: 包含一些工具函数和类。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目的依赖包列表。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• test.py: 测试模型的主脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的主脚本。它包含了模型的训练逻辑、数据加载、损失计算和优化器设置等。使用方法如下：

python train.py --config configs/default_config.yaml

test.py

test.py 是用于测试模型的主脚本。它包含了模型的加载、数据加载和评估逻辑等。使用方法如下：

python test.py --config configs/default_config.yaml --checkpoint checkpoints/model.pth

3. 项目的配置文件介绍

configs/default_config.yaml

configs/default_config.yaml 是项目的默认配置文件。它包含了训练和测试过程中需要用到的各种参数，如数据集路径、模型参数、优化器参数等。以下是配置文件的部分内容示例：

dataset:
  train_path: datasets/train
  test_path: datasets/test

model:
  name: AOT-GAN
  in_channels: 3
  out_channels: 3

train:
  batch_size: 8
  num_epochs: 100
  learning_rate: 0.0002

test:
  batch_size: 1

通过修改配置文件中的参数，可以调整训练和测试的行为。