开源项目使用教程：无人机火灾检测图像分类与分割

1. 项目的目录结构及介绍

项目的目录结构如下：

Fire-Detection-UAV-Aerial-Image-Classification-Segmentation-UnmannedAerialVehicle/
├── README.md
├── LICENSE
├── training.py
├── pysegmentation.py
├── pytraining.py
├── pyutils.py
└── ...

• README.md: 项目介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用 GPL-2.0 许可证。
• training.py: 训练脚本文件，用于模型的训练。
• pysegmentation.py: 图像分割脚本文件。
• pytraining.py: 训练相关辅助脚本文件。
• pyutils.py: 工具函数脚本文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 training.py，该文件包含了模型训练的主要逻辑。以下是 training.py 的基本结构和功能介绍：

# training.py
import ...

def main():
    # 加载数据
    # 定义模型
    # 训练模型
    # 保存模型

if __name__ == "__main__":
    main()

• main() 函数：包含了数据加载、模型定义、模型训练和模型保存的主要步骤。
• if __name__ == "__main__":：确保脚本在直接运行时执行 main() 函数。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 training.py 中的参数来调整训练过程。以下是一些常见的可配置参数：

# training.py
batch_size = 32
epochs = 10
learning_rate = 0.001

• batch_size: 批处理大小，影响训练速度和内存使用。
• epochs: 训练轮数，影响模型的训练程度。
• learning_rate: 学习率，影响模型的收敛速度和效果。

通过修改这些参数，可以调整模型的训练过程以适应不同的需求。