DeepMask-PyTorch 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DeepMask-PyTorch 项目的目录结构如下：

deepmask-pytorch/
├── data/
│   └── coco/
├── loader/
│   └── pycocotools/
├── models/
├── scripts/
├── tools/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集文件，如 COCO 数据集。
• loader/: 包含数据加载器和相关工具。
• models/: 存放 DeepMask 和 SharpMask 模型的实现代码。
• scripts/: 包含一些脚本文件，如测试脚本。
• tools/: 包含主要的工具脚本，如训练和推理脚本。
• utils/: 包含一些辅助工具和实用函数。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 tools/computeProposals.py 和 tools/train.py。

tools/computeProposals.py

该文件用于加载预训练的 DeepMask 模型并生成对象提议（object proposals）。可以通过以下命令运行：

python tools/computeProposals.py --arch DeepMask --resume $DEEPMASK/pretrained/deepmask/DeepMask.pth.tar --img /data/test.jpg

tools/train.py

该文件用于训练自己的 DeepMask 模型。可以通过以下命令运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python tools/train.py --dataset coco -j 20 --freeze_bn

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt 和 README.md。

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的所有 Python 依赖库。可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

README.md

该文件是项目的说明文档，包含了项目的简介、安装步骤、使用方法和一些常见问题的解答。建议在开始使用项目前仔细阅读该文件。

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以上是 DeepMask-PyTorch 项目的基本使用教程，希望对你有所帮助。