【亲测免费】 DeepMosaics 开源项目安装与使用指南

目录结构及介绍

根目录

• README.md: 项目的主要说明文件。
• README_CN.md: 项目的中文版说明文件。
• scores.cpp: 关联于评分或性能度量的C++代码文件。
• docs/: 文档目录，可能存放着更详细的开发文档或说明书。
• imgs/: 图片资源目录，用于存储示例图像。
• make_datasets/: 数据集制作工具目录，包括数据预处理脚本。
• models/: 模型定义目录，包含了神经网络模型架构的定义。
• pretrained_models/: 预训练模型目录，保存了可以即刻使用的已训练好的模型。
• tools/: 工具脚本目录，包含一些辅助功能如转换、分析等。
• train/: 训练脚本目录，存放用于模型训练的脚本。
• util/: 实用程序目录，包含各种帮助函数和通用组件。

起始点文件

• deepmosaic.py: 主运行脚本，是项目的入口点，执行此脚本以开始进行图像或视频的马赛克添加或清除操作。

配置与环境依赖文件

• .gitignore: Git版本控制忽略规则，指示Git哪些文件不应被跟踪。
• LICENSE: 授权许可文件，通常表明软件可依据特定条款自由使用、修改和发布。
• requirements.txt: Python包依赖列表，列出项目中所需的所有Python库及其版本。

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启动文件详解

deepmosaic.py

该脚本是项目的主驱动器，负责读取输入媒体（如图像或视频），调用相应的算法（基于预训练模型）来添加或移除马赛克，然后将结果保存到指定位置。用户可以通过命令行参数自定义输入路径、模型路径以及设备ID（例如GPU ID）。例如：

python deepmosaic.py --media_path ./imgs/example.jpg --model_path ./pretrained_models/mosaic/add_face.pth --gpu_id 0

配置文件介绍

在DeepMosaics项目中，大部分配置都通过命令行参数传递给deepmosaic.py脚本完成。然而，在项目的某些部分可能会有硬编码或默认配置设置。以下是一些关键项：

• Model paths: 需要在命令行中提供正确的预训练模型路径，比如添加马赛克的模型路径(add_face.pth)或移除马赛克的模型路径(clean_face_HD.pth)。
• Device selection: 用户可以选择是否使用CPU还是GPU(--gpu_id)，若要使用GPU，则需确保CUDA及相关库已正确安装且可见。
• Output directories: 输出结果的保存路径可以在命令行中指定，默认情况下为./results/目录。

对于非技术性的配置需求，比如更改日志级别、调整超参数等，这些往往不在DeepMosaics的范围内，因为其主要关注的是图像处理任务本身，而非底层框架的具体细节。