DeepInteractiveSegmentation 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DeepInteractiveSegmentation 项目的目录结构如下：

DeepInteractiveSegmentation/
├── data/
│   ├── images/
│   └── masks/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── default.yaml
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── predict.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放训练和测试数据集的目录，包含 images/ 和 masks/ 两个子目录，分别存放图像和对应的掩码。
• models/: 存放模型的定义和相关工具函数，包括 model.py 和 utils.py。
• configs/: 存放项目的配置文件，包括 config.yaml 和 default.yaml。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，包括训练脚本 train.py、测试脚本 test.py 和预测脚本 predict.py。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的 Python 依赖包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括以下几个主要脚本：

2.1 train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。它读取配置文件中的参数，加载数据集，定义模型并进行训练。

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

2.2 test.py

test.py 是用于测试模型的脚本。它加载训练好的模型，对测试数据集进行评估。

python scripts/test.py --config configs/config.yaml

2.3 predict.py

predict.py 是用于进行预测的脚本。它加载训练好的模型，对输入图像进行分割预测。

python scripts/predict.py --config configs/config.yaml --image path/to/image.jpg

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，主要包括 config.yaml 和 default.yaml。

3.1 config.yaml

config.yaml 是用户自定义的配置文件，用于覆盖 default.yaml 中的默认配置。用户可以根据需要修改此文件中的参数。

# 示例配置
model:
  name: "UNet"
  input_channels: 3
  output_channels: 1

data:
  train_dir: "data/images"
  mask_dir: "data/masks"
  batch_size: 8

training:
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001

3.2 default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，包含了所有可配置的参数及其默认值。用户在 config.yaml 中未指定的参数将使用此文件中的默认值。

# 默认配置
model:
  name: "UNet"
  input_channels: 3
  output_channels: 1

data:
  train_dir: "data/images"
  mask_dir: "data/masks"
  batch_size: 16

training:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.0001

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整模型的训练参数、数据路径等，以适应不同的需求。