开源项目 `mlsd_pytorch` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

mlsd_pytorch/
├── README.md
├── mlsd_pytorch
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   ├── utils.py
│   └── config
│       ├── default.yaml
│       └── __init__.py
└── requirements.txt

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用指南。
• mlsd_pytorch/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
  • model.py: 定义了项目的模型结构。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • eval.py: 评估模型的脚本。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。
  • config/: 配置文件目录。
    • default.yaml: 默认的配置文件。
    • __init__.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py 和 eval.py：

• train.py: 该文件包含了训练模型的主要逻辑。通过运行该脚本，可以启动模型的训练过程。使用方法如下：

  python train.py --config path/to/config.yaml
  

  其中 --config 参数指定了配置文件的路径。

• eval.py: 该文件包含了评估模型的主要逻辑。通过运行该脚本，可以对训练好的模型进行评估。使用方法如下：

  python eval.py --config path/to/config.yaml
  

  其中 --config 参数指定了配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 mlsd_pytorch/config/default.yaml，该文件采用YAML格式，包含了项目运行所需的各种配置参数，例如：

model:
  name: "MLSD"
  input_size: 256
  num_classes: 10

train:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

eval:
  batch_size: 32

• model: 定义了模型的名称、输入大小和类别数。
• train: 定义了训练过程中的批大小、训练轮数和学习率。
• eval: 定义了评估过程中的批大小。

通过修改这些配置参数，可以调整模型的训练和评估行为。