【亲测免费】 SETR (Semantic Segmentation with Transformers) 安装与使用指南

1. 项目目录结构及介绍

SETR 是一个基于Transformer进行语义分割的研究项目，利用了序列到序列的视角来重新思考语义分割任务。以下是其典型的目录结构概览：

SETR/
├── configs            # 配置文件夹，存放各种模型配置。
│   ├── SETR             # 特定于SETR模型的不同设置。
│       └── ...
├── data               # 数据集链接或处理脚本，可能通过符号链接指向实际数据。
├── mmseg               # 这部分通常基于MMsegmentation框架，包含核心代码库。
├── tools              # 工具脚本，如训练、测试、评估等操作的执行文件。
│   ├── dist_train.sh   # 分布式训练脚本。
│   ├── test.py         # 单机测试脚本。
│   └── ...
├── models              # 模型定义文件夹。
└── README.md           # 主要的项目说明文件。

每个配置文件(configs)都详细指定了模型架构、训练参数、数据集路径等关键信息；data目录用于存放或链接至处理过的数据集；tools目录下的脚本是项目运行的核心，负责模型的训练、测试以及评估。

2. 项目的启动文件介绍

训练模型:

使用分布式训练示例命令，例如对于Cityscapes数据集的训练，可以执行以下命令在8张GPU上训练SETR-PUP模型：

/tools/dist_train.sh configs/SETR/SETR_PUP_768x768_40k_cityscapes_bs_8.py 8

这个命令会根据指定配置文件启动训练过程。

测试模型:

测试已训练好的模型，以计算指标（如mIoU）为例，使用命令：

/tools/dist_test.sh configs/SETR/SETR_PUP_768x768_40k_cityscapes_bs_8.py work_dirs/SETR_PUP_768x768_40k_cityscapes_bs_8/iter_40000.pth 8 --eval mIoU

该命令用于评估模型并可输出相关评估指标。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件是控制模型训练和评估的关键。以.py文件形式存在，位于configs目录下，它们包含了：

• 模型架构：如SETR的具体变种（PUP、MLA等）。
• 数据集设置：包括图像和注释目录路径、预处理方式。
• 训练设置：包括批大小、优化器选择、学习率策略等。
• 测试设置：包括评估指标的选择。
• 运行时选项：日志记录、备份设置等。

例如，SET<PUP_768x768_40k_cityscapes_bs_8.py配置文件会指定使用768x768分辨率，训练40000迭代，批大小为8等特定于Cityscapes数据集的细节。

为了定制化需求，用户可以在这些配置文件中进行调整，比如更改学习率、实验不同的模型参数或修改数据集路径等。

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以上就是SETR项目的基本结构、启动方式及其配置文件概述。深入学习和应用此项目，需仔细阅读具体的配置文件和官方文档，以充分利用Transformer在语义分割中的潜力。