SC-CAM 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

SC-CAM 项目的目录结构如下：

SC-CAM/
├── voc12/
│   └── train_aug.txt
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── create_pseudo_label.py
├── extract_feature.py
├── infer_cls.py
├── script.sh
├── teaser.png
├── train_cls.py
└── utils.py

目录结构介绍

• voc12/: 包含训练数据的列表文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• create_pseudo_label.py: 生成伪标签的脚本。
• extract_feature.py: 提取特征的脚本。
• infer_cls.py: 推理分类器的脚本。
• script.sh: 运行整个训练流程的脚本。
• teaser.png: 项目介绍图片。
• train_cls.py: 训练分类模型的脚本。
• utils.py: 工具函数脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 script.sh，该脚本用于运行整个训练流程。以下是 script.sh 的简要介绍：

#!/bin/bash

# 运行整个训练流程
bash script.sh

启动文件介绍

• script.sh: 该脚本包含了三个训练轮次的命令，通过运行该脚本可以完成整个训练流程。

3. 项目配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。以下是一些关键的配置参数：

配置参数介绍

• --weights: 指定预训练模型的权重文件路径。
• --infer_list: 指定推理数据列表文件路径。
• --voc12_root: 指定 PASCAL VOC 2012 数据集的根目录路径。
• --save_folder: 指定保存结果的文件夹路径。
• --from_round_nb: 指定从第几轮开始训练。
• --k_cluster: 指定聚类的簇数。
• --lr: 指定学习率。
• --round_nb: 指定当前训练轮次。
• --save_path: 指定保存推理结果的路径。
• --save_out_cam: 是否保存输出 CAM 图。

通过这些参数，用户可以灵活地配置训练和推理过程。

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以上是 SC-CAM 项目的使用教程，希望对您有所帮助。