MultiNet 开源项目使用教程
2024-09-15 17:17:38作者:范靓好Udolf
1. 项目目录结构及介绍
MultiNet 项目的目录结构如下:
MultiNet/
├── data/
│ └── demo/
├── docu/
├── hypes/
├── incl/
├── licenses/
├── submodules/
│ ├── KittiBox/
│ ├── KittiClass/
│ └── KittiSeg/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.py
├── download_data.py
├── predict_joint.py
├── requirements.txt
└── train.py
目录结构介绍
- data/: 存放示例数据和下载的数据。
- demo/: 存放演示用的图片。
- docu/: 存放项目文档。
- hypes/: 存放配置文件。
- incl/: 包含一些额外的文件。
- licenses/: 存放许可证文件。
- submodules/: 包含项目的子模块,如 KittiBox、KittiClass 和 KittiSeg。
- .gitignore: Git 忽略文件。
- .gitmodules: Git 子模块配置文件。
- LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目介绍文件。
- demo.py: 演示脚本,用于运行模型并生成预测结果。
- download_data.py: 数据下载脚本。
- predict_joint.py: 联合预测脚本。
- requirements.txt: 项目依赖库列表。
- train.py: 训练脚本。
2. 项目启动文件介绍
demo.py
demo.py
是 MultiNet 项目的主要启动文件之一,用于演示模型的预测功能。通过该脚本,用户可以输入一张图片,模型会输出相应的预测结果。
使用方法
python demo.py --gpus 0 --input data/demo/um_000005.png
--gpus
: 指定使用的 GPU 编号。--input
: 指定输入图片的路径。
train.py
train.py
是用于训练模型的启动文件。用户可以通过该脚本训练自己的模型。
使用方法
python train.py --hypes hypes/multinet2.json
--hypes
: 指定使用的配置文件路径。
3. 项目的配置文件介绍
hypes/multinet3.json
hypes/multinet3.json
是 MultiNet 项目的主要配置文件之一,用于控制模型的训练和预测行为。该文件包含了模型的超参数、数据路径、子模型的配置等信息。
配置文件结构
{
"models": {
"segmentation": "submodules/KittiSeg/hypes/KittiSeg.json",
"detection": "submodules/KittiBox/hypes/kittiBox.json",
"road": "submodules/KittiClass/hypes/KittiClass.json"
}
}
- models: 定义了各个子模型的配置文件路径。
- segmentation: 分割模型的配置文件路径。
- detection: 检测模型的配置文件路径。
- road: 道路分类模型的配置文件路径。
通过修改这些配置文件,用户可以自定义模型的训练和预测行为。
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