PS-MT 项目安装与使用教程

1. 项目目录结构及介绍

PS-MT 项目的目录结构如下：

PS-MT/
├── CityCode/
├── VocCode/
├── docs/
├── k8s_launch/
├── scripts/
├── LICENSE.md
├── README.md
└── ps-mt.yml

目录介绍

• CityCode/: 包含与 CityScapes 数据集相关的代码和配置文件。
• VocCode/: 包含与 Pascal VOC12 数据集相关的代码和配置文件。
• docs/: 包含项目的文档文件，如安装指南、使用说明等。
• k8s_launch/: 包含用于 Kubernetes 部署的启动脚本和配置文件。
• scripts/: 包含项目的各种脚本文件，如数据处理脚本、训练脚本等。
• LICENSE.md: 项目的许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息、安装步骤和使用说明。
• ps-mt.yml: 项目的配置文件，用于定义项目的各种参数和设置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，具体包括：

• train.py: 用于启动训练过程的脚本。
• eval.py: 用于启动模型评估的脚本。
• data_preprocess.py: 用于数据预处理的脚本。

启动文件介绍

• train.py: 该脚本用于启动模型的训练过程。用户可以通过命令行参数指定训练数据集、模型配置文件等。
• eval.py: 该脚本用于启动模型的评估过程。用户可以通过命令行参数指定评估数据集、模型文件等。
• data_preprocess.py: 该脚本用于对输入数据进行预处理，包括数据增强、归一化等操作。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要为 ps-mt.yml，该文件定义了项目的各种参数和设置。

配置文件介绍

• dataset: 定义数据集的相关配置，如数据路径、数据增强方法等。
• model: 定义模型的相关配置，如网络结构、损失函数等。
• training: 定义训练过程的相关配置，如学习率、批量大小、训练轮数等。
• evaluation: 定义评估过程的相关配置，如评估指标、评估频率等。

示例配置

dataset:
  path: "/path/to/dataset"
  augmentation: true

model:
  architecture: "deeplabv3+"
  loss: "cross_entropy"

training:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 16
  epochs: 100

evaluation:
  metrics: ["accuracy", "iou"]
  frequency: 10

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整项目的各项参数，以适应不同的训练和评估需求。