开源项目 crack_detection_CNN_masonry 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

crack_detection_CNN_masonry/
├── data/
│   ├── test/
│   └── train/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── config.py
│   ├── dataset.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   └── utils.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含训练和测试数据集的目录。
  • test/: 测试数据集。
  • train/: 训练数据集。
• models/: 存储训练好的模型的目录。
• notebooks/: 包含 Jupyter Notebook 文件的目录，用于数据分析和模型调试。
• src/: 源代码目录。
  • config.py: 配置文件。
  • dataset.py: 数据集处理脚本。
  • model.py: 模型定义脚本。
  • train.py: 训练脚本。
  • utils.py: 工具函数脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/train.py。该文件负责加载配置、数据集、模型，并进行训练。以下是 train.py 的主要功能：

• 加载配置文件 config.py。
• 初始化数据集和数据加载器。
• 定义和初始化模型。
• 设置训练参数和优化器。
• 进行模型训练并保存训练好的模型。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件是 src/config.py。该文件包含了项目运行所需的各种配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是 config.py 的主要配置项：

• DATA_DIR: 数据集目录路径。
• MODEL_DIR: 模型保存目录路径。
• BATCH_SIZE: 批处理大小。
• EPOCHS: 训练轮数。
• LEARNING_RATE: 学习率。
• NUM_CLASSES: 分类数目。
• IMAGE_SIZE: 输入图像尺寸。

通过修改 config.py 中的参数，可以调整项目的运行配置，以适应不同的需求和环境。