TC-GAN 使用教程

1. 目录结构及介绍

TC-GAN 是一个用于无监督阴影移除的生成对抗网络项目，由Chao Tan和Xin Feng贡献。以下是该仓库的主要目录结构及其简介：

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├── configs           # 配置文件夹，存储模型训练与测试的相关设置
│   └── tcgan_usr256.yaml # 示例配置文件，定义了模型训练的具体参数
├── datasets          # 数据集处理相关文件或说明
├── licenses          # 许可证文件，包括MIT许可证
├── models            # 模型代码，可能包含网络结构定义
├── README.md         # 项目说明文档
├── utils             # 辅助工具函数或类
├── pynet.py          # 主要网络定义文件，包含核心算法实现
├── run.py            # 启动脚本，用于运行训练或测试过程
├── checkpoints       # 检查点目录，保存训练过程中模型的状态
└── LICENSE           # 项目许可证详细说明

2. 项目启动文件介绍

run.py

这是项目的主执行文件，通过调用它，你可以进行模型的训练或测试。依据配置文件中的status选项（训练或测试），run.py将执行相应的任务。在准备完毕数据、配置文件以及必要的环境后，只需运行以下命令即可开始你的实验：

python run.py

确保修改配置文件中相应的路径和参数以匹配你的需求。

3. 项目的配置文件介绍

configs/tcgan_usr256.yaml

配置文件是控制模型训练和测试的关键。在这个.yaml文件中，你可以指定如学习率、批次大小、模型保存路径等重要参数。主要包含以下几个关键部分：

• dataset: 定义数据集路径和预处理方式。
• model: 包含模型架构的相关细节。
• training: 训练设置，例如迭代次数、优化器选择和学习率。
• testing: 测试阶段的特定设置。
• status: 指定当前是处于训练(train)还是测试(test)模式。

通过编辑这个配置文件，用户可以根据自己的实验需求灵活调整TC-GAN的行为。记住，在切换到测试模式时，需要确保指向正确的预训练模型位置，并且配置文件中的status应设为test。

以上就是TC-GAN的基本使用指南，确保在开始之前已经安装所有必要的依赖，并理解每个步骤的要求，以便能够顺利地进行模型训练和测试。