1-stage-wseg 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

1-stage-wseg/
├── configs/
├── core/
├── data/
├── datasets/
├── figures/
├── fonts/
├── launch/
├── losses/
├── models/
├── tools/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── base_trainer.py
├── eval_seg.py
├── infer_val.py
├── opts.py
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件。
• core/: 存放核心代码文件。
• data/: 存放数据集的链接和处理脚本。
• datasets/: 存放数据集的处理和加载代码。
• figures/: 存放项目相关的图表文件。
• fonts/: 存放字体文件。
• launch/: 存放启动和运行项目的脚本。
• losses/: 存放损失函数定义的代码。
• models/: 存放模型定义的代码。
• tools/: 存放工具类代码。
• utils/: 存放各种实用工具函数。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• base_trainer.py: 基础训练器代码。
• eval_seg.py: 评估分割结果的代码。
• infer_val.py: 推理和验证的代码。
• opts.py: 命令行选项处理代码。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• train.py: 训练模型的主文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，负责训练模型的主要逻辑。以下是该文件的主要功能：

• 模型初始化: 初始化模型和优化器。
• 数据加载: 加载训练和验证数据集。
• 训练循环: 执行训练循环，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
• 日志记录: 记录训练过程中的损失和评估指标。
• 模型保存: 定期保存训练过程中的模型权重。

启动训练

要启动训练，可以使用以下命令：

python train.py --config <配置文件路径>

3. 项目的配置文件介绍

configs/ 目录

configs/ 目录下存放了项目的配置文件，这些配置文件定义了训练过程中使用的各种参数，如模型结构、数据路径、优化器参数等。

配置文件示例

# 配置文件示例
model:
  name: "WideResNet38"
  weights: "ilsvrc-cls_rna-a1_cls1000_ep-0001.pth"

data:
  voc_path: "data/voc"
  sbd_path: "data/sbd"

train:
  batch_size: 8
  epochs: 20
  learning_rate: 0.001

配置文件的使用

在启动训练时，可以通过 --config 参数指定配置文件路径：

python train.py --config configs/example_config.yaml

通过配置文件，可以灵活地调整训练过程中的各种参数，以适应不同的训练需求。