【亲测免费】 MobileSAM 项目指南

1. 项目目录结构及介绍

MobileSAM/
├── README.md           # 项目简介和说明
├── data/                # 存放数据集和其他输入数据
│   └── samples/         # 示例图像存储位置
├── models/              # 模型定义和权重文件
│   ├── encoder.py       # 图像编码器模型
│   ├── decoder.py       # 遮罩解码器模型
│   └── pretrained/      # 预训练模型的存储
├── scripts/             # 脚本和工具
│   ├── train.py         # 训练脚本
│   ├── evaluate.py      # 评估脚本
│   └── demo.py          # 在CPU上运行演示脚本
├── requirements.txt     # 依赖项列表
└── utils/               # 辅助函数和工具集合
    ├── config.py        # 配置参数管理
    ├── preprocess.py    # 数据预处理
    └── postprocess.py    # 后处理操作

解释：

• README.md 提供项目的基本信息。
• data 文件夹包含了训练和测试数据。
• models 包含了 MobileSAM 的核心模型代码以及预训练权重。
• scripts 文件夹包含了用于训练、评估和演示的 Python 脚本。
• requirements.txt 列出了项目所需的所有外部库。
• utils 目录下有辅助函数，如配置管理、数据预处理和后处理。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 train.py

此脚本用于训练 MobileSAM 模型。它加载配置文件，初始化模型和优化器，然后开始训练循环。在训练过程中，它会保存模型的检查点以进行后期恢复或评估。

2.2 evaluate.py

评估脚本用于在验证集上运行已训练的模型，计算精度指标，并可能可视化一些预测结果。

2.3 demo.py

demo.py 是一个简单的演示脚本，展示了如何在本地 CPU 上运行 MobileSAM 进行实时推理。你可以通过修改配置来使用自己的图像。

3. 项目的配置文件介绍

utils/config.py 文件包含了项目的配置参数，例如：

class Config:
    GPU_ID = '0'            # 使用的GPU ID（若多GPU，可指定一个）
    BATCH_SIZE = 16         # 训练批大小
    DATA_PATH = 'data/samples/' # 输入数据路径
    MODEL_SAVE_PATH = 'models/pretrained/'  # 保存模型的路径
    PRETRAINED_ENCODER = True # 是否使用预训练的编码器
    ...

这些配置可以通过在运行脚本时传递命令行标志来覆盖，或者直接在 config.py 中进行修改。例如，如果你想改变批大小，可以在运行训练脚本时指定：

python scripts/train.py --batch_size 32

请注意，这只是一个基本配置示例，实际项目中可能存在更多的自定义选项。根据项目需求，您可能需要添加更多配置选项。