深度掩码（DeepMask）项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于Torch框架实现的DeepMask和SharpMask对象建议算法的代码库。以下是项目的目录结构及其对应的说明：

• data/：存放COCO数据集的图像和注释文件。
• pretrained/：预训练模型的存放目录，包括DeepMask和SharpMask的预训练模型。
• lua/：包含所有Lua脚本，包括模型定义、训练、评估和测试脚本。
  • DataLoader.lua：用于加载和预处理数据的脚本。
  • DataSampler.lua：数据采样脚本。
  • DeepMask.lua：DeepMask模型的主要定义文件。
  • InferDeepMask.lua：用于推断DeepMask模型的脚本。
  • InferSharpMask.lua：用于推断SharpMask模型的脚本。
  • SharpMask.lua：SharpMask模型的主要定义文件。
  • SpatialSymmetricPadding.lua：空间对称填充的实现。
  • TrainerDeepMask.lua：DeepMask模型的训练脚本。
  • TrainerSharpMask.lua：SharpMask模型的训练脚本。
  • evalPerImage.lua：图像级别的评估脚本。
  • evalPerPatch.lua：图像块级别的评估脚本。
  • train.lua：启动模型训练的脚本。
  • trainMeters.lua：训练过程中性能计量的脚本。
• README.md：项目说明文件。
• LICENSE：项目许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.lua脚本来完成的。当你想要开始训练模型时，可以在终端中运行以下命令：

th train.lua

该脚本提供了多种选项来配置训练过程，可以通过--help来查看所有可用选项。

3. 项目的配置文件介绍

在训练模型之前，你可能需要对配置文件进行修改以适应你的需求。主要的配置文件是train.lua中使用的参数，你可以通过命令行参数的形式来设置它们。以下是一些常见的配置选项：

• -dm /path/to/trained/deepmask/：指定预训练的DeepMask模型路径，用于SharpMask的训练。
• --help：显示所有可用选项的帮助信息。

在开始训练之前，确保你已经下载了COCO数据集，并将其放置在data/目录下。同时，你需要确保已经下载了预训练的ResNet-50模型，并将其放在pretrained/目录中。

请注意，所有的路径设置应确保正确指向了相应的文件和目录，否则训练或评估过程可能无法正确执行。