首页
/ Zero-Shot Semantic Segmentation 项目使用教程

Zero-Shot Semantic Segmentation 项目使用教程

2025-04-20 18:26:42作者:鲍丁臣Ursa

1. 项目目录结构及介绍

该项目目录结构如下:

ZS3/
├── data/                 # 存放数据集
│   ├── VOC2012/          # Pascal VOC 和 SBD 数据集根目录
│   │   ├── ImageSets/    # Pascal VOC 划分
│   │   ├── JPEGImages/   # Pascal VOC 图片
│   │   ├── SegmentationClass/ # Pascal VOC 分割图
│   │   ├── benchmark_RELEASE/ # SBD 数据集
│   ├── context/          # Pascal Context 数据集根目录
│   │   ├── train.txt     # Pascal Context 训练划分
│   │   ├── val.txt       # Pascal Context 验证划分
│   │   ├── full_annotations/ # Pascal Context 分割图
│   │   ├── classes-59.txt # Pascal Context 59 类
│   │   └── VOCdevkit/    # Pascal VOC 图片
├── Dockerfile            # Docker 配置文件
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── __init__.py           # 初始化文件
├── setup.py              # 项目安装配置文件
└── teaser.png            # 项目预览图
  • data/ 目录下存放了项目所需的数据集,包括 Pascal VOC 和 Pascal Context 数据集。
  • Dockerfile 是项目所需的 Docker 配置文件,用于创建一个包含所有依赖的 Docker 容器。
  • LICENSE 文件描述了项目的开源许可证。
  • README.md 文件包含了项目的详细说明。
  • __init__.pysetup.py 是项目初始化和安装依赖的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过一系列的 Python 脚本进行的,这些脚本负责模型的训练和测试。

以下是一些主要的启动文件:

  • train_pascal.py:用于在 Pascal VOC 数据集上训练模型的 Python 脚本。
  • train_context.py:用于在 Pascal Context 数据集上训练模型的 Python 脚本。
  • train_pascal_GMMN.py:用于在 Pascal VOC 数据集上训练 GMMN 模型的 Python 脚本。
  • train_context_GMMN.py:用于在 Pascal Context 数据集上训练 GMMN 模型的 Python 脚本。
  • eval_pascal.py:用于在 Pascal VOC 数据集上评估模型的 Python 脚本。
  • eval_context.py:用于在 Pascal Context 数据集上评估模型的 Python 脚本。

用户可以根据需要选择相应的脚本开始训练或测试模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行,这些参数可以在运行 Python 脚本时指定。

以下是一些常见的配置参数:

  • imagenet_pretrained_path:指向 ImageNet 预训练权重的路径。
  • exp_path:指向保存日志和权重文件夹的路径。
  • checkname:保存日志和权重文件夹的名称。
  • unseen_classes_idx:未见过类别的索引列表。
  • seen_classes_idx_metric:见过类别的索引列表。
  • resume:指向deeplabv3+权重的路径,用于恢复训练。

用户可以在运行脚本时根据需要设置这些参数,例如:

python train_pascal.py --imagenet_pretrained_path /path/to/weights --exp_path /path/to/logs --checkname experiment_name

以上就是一个简要的 Zero-Shot Semantic Segmentation 项目使用教程。在实际使用中,用户需要根据自己的具体需求调整配置参数和执行相应的脚本。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
202
2.17 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
61
94
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
550
83
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133