Vertebra-Landmark-Detection 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

Vertebra-Landmark-Detection 项目是一个用于检测脊椎地标的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• docs/：存放项目文档。
• data/：存放训练和测试数据。
• models/：包含训练好的模型文件。
• scripts/：存放项目运行所需的脚本文件。
• src/：项目源代码目录，包含主要的实现代码。
  • datasets/：数据集处理相关的代码。
  • models/：模型定义和训练相关的代码。
  • utils/：通用工具类代码。
• tests/：单元测试代码。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。
• README.md：项目说明文件。
• setup.py：项目安装和配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

Vertebra-Landmark-Detection 项目的启动主要通过 src 目录下的 Python 脚本进行。以下是主要启动文件的介绍：

• train.py：用于启动模型训练过程。
• test.py：用于启动模型测试过程。
• infer.py：用于启动模型推断过程。

要启动项目，首先需要确保环境已经安装了所有依赖库，然后可以通过以下命令启动训练过程：

python src/train.py

同理，可以运行测试或推断脚本：

python src/test.py

或

python src/infer.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 config.py 文件进行。config.py 文件中定义了各种配置参数，包括但不限于数据集路径、模型参数、训练参数等。

以下是一些主要配置项的说明：

• DATA_PATH：数据集的路径。
• MODEL_PATH：预训练模型或训练后模型的存储路径。
• TRAIN_BATCH_SIZE：训练过程中的批量大小。
• TEST_BATCH_SIZE：测试过程中的批量大小。
• LEARNING_RATE：学习率，用于模型训练。
• NUM_EPOCHS：训练的总轮数。

在运行项目前，可以根据自己的需求调整这些配置参数，以适应不同的运行环境或实验需求。