开源项目安装与配置指南：视觉重要度学习

1. 项目基础介绍

本项目是基于论文“Learning Visual Importance for Graphic Designs and Data Visualizations”所开发的代码库，旨在训练和测试模型，预测平面设计和数据可视化中的视觉重要度（或称为显著性）。项目使用Python 2.7语言，主要依赖于Caffe深度学习框架。

2. 关键技术与框架

• Caffe：一个开源的深度学习框架，用于快速构建原型和实验。
• FCN（Fully Convolutional Network）：一种深度学习模型架构，本项目使用该架构进行图像分割。
• VOC-FCN32s：基于VOC数据集的预训练FCN模型，本项目使用该模型作为初始化。
• 自定义数据加载器：为适应不同的数据集，项目实现了自定义的数据加载器。

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 2.7
• Caffe框架
• Numpy
• Scikit-image
• Matplotlib

此外，您还需要一个支持CUDA的GPU，以及对应的CUDA和cuDNN库。

安装步骤

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/cvzoya/visimportance.git
   cd visimportance
   

2. 下载预训练的VOC-FCN32s模型和相应的surgery.py文件。可以从以下位置获取surgery.py：

   wget https://raw.githubusercontent.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org/master/surgery.py
   

3. 检查项目文件中的#CHANGETHIS标记，确保所有的路径指向正确的位置。

4. 根据您的需求选择训练图形设计或数据可视化的模型，并下载相应的数据集。

5. 构建LMDB数据库，以高效地加载和处理数据。执行以下命令：

   python create_lmdb_data.py
   

6. 开始训练模型。假设您使用的是GPU 0，运行以下命令：

   python solve.py 0
   

   训练可能需要一段时间，具体时间取决于您的硬件配置和数据集大小。

7. 在训练过程中，您可以使用项目提供的代码来绘制训练曲线，监控损失随迭代次数的变化。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置本项目。之后，您可以按照项目说明文档中的指示使用预训练模型进行预测。

请确保在安装和配置过程中，您遵循了上述所有步骤，并解决了任何可能出现的问题。如果有任何疑问，请参考项目的官方文档或向社区寻求帮助。