ESANet 开源项目安装与使用指南

项目概述

ESANet 是一个面向室内场景分析的高效 RGB-D 语义分割框架，能够在 NVIDIA Jetson AGX Xavier 上实现实时处理，适用于移动机器人等实时场景理解应用。该项目基于论文《Efficient RGB-D Semantic Segmentation for Indoor Scene Analysis》，在 IEEE Xplore 和 arXiv 上发表。

目录结构及介绍

以下是 ESANet 项目的典型目录布局及其主要内容：

- ESANet/
  ├── datasets/                 # 数据集预处理脚本
  ├── samples/                  # 示例数据或输入样本存放处
  ├── src/                      # 核心代码，包括模型定义、训练和推理逻辑
      ├── datasets.py           # 数据加载与处理逻辑
      ├── model*.py             # 模型架构定义
      └── ...                   # 其他相关源代码文件
  ├── trained_models/           # 预训练模型存储位置
  ├── eval.py                   # 用于评估模型性能的脚本
  ├── inference_*               # 推理相关的脚本（如inference_samples.py, inference_dataset.py）
  ├── imagenet_pretraining.py   # 使用ImageNet进行预训练的脚本
  ├── requirements_jetson.txt   # 环境依赖列表，专为Jetson平台准备
  ├── rgbd_segmentation.yaml    # 配置文件，用于设置环境和依赖项
  ├── ...
  ├── LICENSE                   # 许可证文件
  ├── README.md                 # 项目读我文件，包含重要信息和快速入门指南

项目启动文件介绍

主要执行脚本：eval.py 和 inference_*

• eval.py: 用于评估模型在特定数据集上的表现。通过传递不同的参数，可以针对NYUv2、SUNRGB-D或Cityscapes等不同数据集进行模型评估。
• 推理脚本 (inference_samples.py, inference_dataset.py): 提供模型对单个图像或从数据集中抽样的图像进行推理的功能。这些脚本允许用户测试模型在新数据上的性能。

初始化与配置步骤脚本

• 环境搭建脚本：遵循rgbd_segmentation.yaml文件来创建并激活Conda环境，保证所有必要的库和依赖都已就绪。

项目的配置文件介绍

• rgbd_segmentation.yaml: 系统配置文件，它包含了建立项目运行环境所需的全部依赖项。通过此文件，用户可以一键创建项目所需的所有软件环境，确保了环境的一致性和可复现性。
• 模型和数据集相关参数: 在模型训练和评估时，通常会有参数文件或者命令行参数指定详细配置，例如在权重文件路径(ckpt_path)、数据集目录(dataset_dir)以及特定的模型配置(argsv_*txt 文件中给出的其它参数)。

注意事项

• 在开始之前，确保已阅读项目中的README.md文件，因为该文件提供了详细的安装指导、数据准备步骤、模型训练和评估的具体命令示例。
• 配置文件和启动脚本的使用，需根据实际需求调整参数，尤其是在切换数据集或模型变种时。

通过以上概览，开发者可以系统地了解并开始在自己的环境中设置和使用ESANet项目。记得始终关注官方仓库的最新更新以获取任何潜在的改进和新功能。