TEED 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

TEED 项目的目录结构如下：

TEED/
├── __pycache__/
├── checkpoints/
├── data/
├── imgs/
├── utils/
├── LICENSE
├── README.md
├── dataset.py
├── loss2.py
├── main.py
└── ted.py

目录结构介绍

• pycache/: Python 缓存文件目录，包含编译后的字节码文件。
• checkpoints/: 用于存储训练过程中的模型检查点文件。
• data/: 用于存放测试和训练数据集的目录。
• imgs/: 用于存放项目相关的图像文件。
• utils/: 包含项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• dataset.py: 数据集处理相关的脚本文件。
• loss2.py: 定义了项目中使用的损失函数。
• main.py: 项目的启动文件，包含了训练和测试的主要逻辑。
• ted.py: 项目的主要模型定义文件。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是 TEED 项目的启动文件，包含了训练和测试的主要逻辑。以下是该文件的主要功能介绍：

• 训练模式: 通过设置 is_testing = False 可以进入训练模式。训练数据集可以通过 TRAIN_DATA 变量进行配置。
• 测试模式: 通过设置 is_testing = True 可以进入测试模式。测试数据集可以通过 choose_test_data 参数进行选择。
• 数据集配置: 数据集的配置信息可以在 dataset.py 文件中进行修改。

使用示例

训练模式

# 在 main.py 中设置以下参数
is_testing = False  # 设置为 False 进入训练模式
TRAIN_DATA = DATASET_NAMES[0]  # 选择训练数据集

# 运行训练脚本
python main.py

测试模式

# 在 main.py 中设置以下参数
is_testing = True  # 设置为 True 进入测试模式
choose_test_data = -1  # 选择测试数据集

# 运行测试脚本
python main.py

3. 项目的配置文件介绍

dataset.py

dataset.py 文件包含了数据集的配置信息，主要用于定义数据集的路径、预处理方法等。以下是该文件的主要功能介绍：

• 数据集路径: 定义了数据集的存储路径。
• 数据预处理: 定义了数据加载和预处理的方法，包括图像的缩放、归一化等操作。
• 数据增强: 定义了训练过程中使用的数据增强方法，如随机裁剪、翻转等。

配置示例

# 在 dataset.py 中配置数据集路径
DATASET_PATH = 'path/to/your/dataset'

# 定义数据预处理方法
def preprocess(image):
    # 图像缩放
    image = resize(image, (256, 256))
    # 图像归一化
    image = normalize(image)
    return image

通过修改 dataset.py 文件中的配置，可以自定义数据集的处理方式，以适应不同的训练和测试需求。