CDCL人类部位分割项目教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目是《跨域互补学习使用姿态进行多人部位分割》论文的实现代码库。目录结构如下：

• __pycache__：Python缓存文件目录。
• config：配置文件目录，包含项目所需的各种配置文件。
• docker：包含用于构建Docker镜像的Dockerfile。
• fetch_data.sh：脚本文件，用于下载预训练模型和所需数据。
• human_seg：与人类部位分割相关的代码和文件。
• input：存放输入图片的目录。
• LICENSE.md：项目许可证文件。
• mylayers：自定义的神经网络层目录。
• output：存放输出结果的目录。
• README.md：项目说明文件。
• release：发布的相关文件和代码。
• weights：预训练模型权重文件目录。
• 其他文件包括启动脚本、Python文件等。

2. 项目的启动文件介绍

项目提供了多个启动脚本，以下是一些主要的启动文件：

• inference_7parts.py：用于执行7部位预测的推理脚本。
• inference_15parts.py：用于执行15部位预测的推理脚本。
• inference_15parts_skeletons.py：添加了骨架预测的15部位推理脚本。

启动文件通常包含以下步骤：

1. 导入必要的库和模块。
2. 加载配置文件和预训练模型。
3. 读取输入图片。
4. 执行推理并输出结果。

例如，运行inference_7parts.py的基本命令如下：

python3 inference_7parts.py --scale=1

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于config目录下，主要包括以下文件：

• config.json：主配置文件，包含模型设置、训练参数、数据集路径等。
• cdcl_environment.yaml：用于conda环境创建的配置文件。

配置文件使用JSON或YAML格式，可以根据需求进行修改。例如，config.json可能包含以下内容：

{
  "model": {
    "name": "CDCL",
    "num_parts": 7,
    "pretrained_weights": "weights/cdcl_weights.h5"
  },
  "training": {
    "batch_size": 32,
    "epochs": 100
  },
  "data": {
    "train_path": "data/train",
    "val_path": "data/val"
  }
}

在开始训练或推理之前，请确保配置文件中的路径和参数设置正确。