CBAM-tensorflow-slim 项目教程
2024-08-30 21:58:51作者:吴年前Myrtle
1. 项目的目录结构及介绍
CBAM-tensorflow-slim/
├── datasets/
├── deployment/
├── figures/
├── nets/
├── preprocessing/
├── scripts/
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── eval_image_classifier.py
├── eval_image_classifier_loop.py
├── train_image_classifier.py
- datasets/: 存放数据集的目录。
- deployment/: 存放部署相关文件的目录。
- figures/: 存放图表的目录。
- nets/: 存放网络结构的目录。
- preprocessing/: 存放数据预处理脚本的目录。
- scripts/: 存放训练和评估脚本的目录。
- LICENSE: 项目的许可证文件。
- README.md: 项目的说明文档。
- init.py: Python 包初始化文件。
- eval_image_classifier.py: 用于评估图像分类器的脚本。
- eval_image_classifier_loop.py: 用于循环评估图像分类器的脚本。
- train_image_classifier.py: 用于训练图像分类器的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
train_image_classifier.py
该文件是用于训练图像分类器的主要脚本。可以通过以下命令启动训练:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_image_classifier.py \
--train_dir=/DIRECTORY/TO/TRAIN \
--dataset_name=imagenet \
--dataset_split_name=train \
--dataset_dir=/DIRECTORY/TO/DATASET \
--model_name=resnet_v1_50 \
--batch_size=100 \
--attention_module=cbam_block
eval_image_classifier.py
该文件是用于评估图像分类器的脚本。可以通过以下命令启动评估:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval_image_classifier.py \
--checkpoint_path=/DIRECTORY/TO/CHECKPOINT \
--dataset_dir=/DIRECTORY/TO/DATASET \
--eval_dir=/DIRECTORY/TO/EVAL \
--dataset_name=imagenet \
--dataset_split_name=validation \
--model_name=resnet_v1_50 \
--batch_size=100
eval_image_classifier_loop.py
该文件是用于循环评估图像分类器的脚本。可以通过以下命令启动循环评估:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval_image_classifier_loop.py \
--checkpoint_path=/DIRECTORY/TO/CHECKPOINT \
--dataset_dir=/DIRECTORY/TO/DATASET \
--eval_dir=/DIRECTORY/TO/EVAL \
--dataset_name=imagenet \
--dataset_split_name=validation \
--model_name=resnet_v1_50 \
--batch_size=100
3. 项目的配置文件介绍
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。例如,在训练脚本 train_image_classifier.py
中,可以通过以下参数进行配置:
--train_dir
: 训练结果保存的目录。--dataset_name
: 数据集名称,如imagenet
。--dataset_split_name
: 数据集分割名称,如train
。--dataset_dir
: 数据集目录。--model_name
: 模型名称,如resnet_v1_50
。--batch_size
: 批量大小。--attention_module
: 注意力模块,如cbam_block
。
在评估脚本 eval_image_classifier.py
和 eval_image_classifier_loop.py
中,可以通过以下参数进行配置:
--checkpoint_path
: 检查点文件路径。--dataset_dir
: 数据集目录。--eval_dir
: 评估结果保存的目录。--dataset_name
: 数据集名称,如imagenet
。--dataset_split_name
: 数据集分割名称,如validation
。--model_name
:
热门项目推荐
相关项目推荐
鸿蒙开发工具大赶集
本仓将收集和展示鸿蒙开发工具,欢迎大家踊跃投稿。通过pr附上您的工具介绍和使用指南,并加上工具对应的链接,通过的工具将会成功上架到我们社区。011matrix4cj
线性代数库,用于构造和操作密集矩阵Cangjie01每日精选项目
🔥🔥 每日精选已经升级为:【行业动态】,快去首页看看吧,后续都在【首页 - 行业动态】内更新,多条更新哦~🔥🔥 每日推荐行业内最新、增长最快的项目,快速了解行业最新热门项目动态~~029CJson
Json 序列化/反序列化工具,自动给被标记的类增加fromJson()和toJson()等方法,使其自身具备序列化/反序列化能力Cangjie03Cangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。Cangjie049毕方Talon工具
本工具是一个端到端的工具,用于项目的生成IR并自动进行缺陷检测。Python039PDFMathTranslate
PDF scientific paper translation with preserved formats - 基于 AI 完整保留排版的 PDF 文档全文双语翻译,支持 Google/DeepL/Ollama/OpenAI 等服务,提供 CLI/GUI/DockerPython06mybatis-plus
mybatis 增强工具包,简化 CRUD 操作。 文档 http://baomidou.com 低代码组件库 http://aizuda.comJava03国产编程语言蓝皮书
《国产编程语言蓝皮书》-编委会工作区018- DDeepSeek-R1探索新一代推理模型,DeepSeek-R1系列以大规模强化学习为基础,实现自主推理,表现卓越,推理行为强大且独特。开源共享,助力研究社区深入探索LLM推理能力,推动行业发展。【此简介由AI生成】。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

Python - 100天从新手到大师
Python
561
105
Ffit-framework
面向全场景的 Java 企业级插件化编程框架,支持聚散部署和共享内存,以一切皆可替换为核心理念,旨在为用户提供一种灵活的服务开发范式。
Java
106
13

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
203
49

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
285
73

线性代数库,用于构造和操作密集矩阵
Cangjie
5
1

Json 序列化/反序列化工具,自动给被标记的类增加fromJson()和toJson()等方法,使其自身具备序列化/反序列化能力
Cangjie
12
3

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
900
0

open-eBackup是一款开源备份软件,采用集群高扩展架构,通过应用备份通用框架、并行备份等技术,为主流数据库、虚拟化、文件系统、大数据等应用提供E2E的数据备份、恢复等能力,帮助用户实现关键数据高效保护。
HTML
90
64

参考 HarmonyOS-Cases/Cases,提供仓颉开发鸿蒙 NEXT 应用的案例集
Cangjie
60
5

🎉 基于SpringBoot的权限管理系统 易读易懂、界面简洁美观。 核心技术采用Spring、MyBatis、Shiro没有任何其它重度依赖。直接运行即可用
HTML
97
13