RTSeg: 实时语义分割比较研究安装与使用指南

本指南将引导您了解并使用由MSiam开发的TFSegmentation，一个专注于实时语义分割的TensorFlow代码库。此项目通过对比不同的实时语义分割架构，提供了一个基准框架，特别适用于城市场景中的CityScapes数据集。

目录结构及介绍

TFSegmentation的仓库结构有序地组织了其各组成部分：

• 根目录下：

  • LICENSE: 许可证文件，遵循Apache-2.0许可。
  • README.md: 项目说明文档，包含重要信息和使用指南。

• 关键子目录介绍:

  • config: 存放配置文件，定义模型训练和评估的参数。
  • data: 用于存放处理后的数据集以及预训练权重的解压文件。
  • models: 包含实现的各种语义分割模型的代码。
  • scripts: 可能包括用于数据准备或辅助任务的脚本。
  • sh: 存放执行脚本，例如运行实验的命令。
  • utils: 辅助函数库，如数据加载、预处理等。

• 核心文件:

  • main.py: 主程序入口，负责模型训练和验证的主要逻辑。
  • requirements.txt, requirements_gpu.txt: 安装依赖的列表，分别适用于CPU和GPU环境。

启动文件介绍

主要的启动文件是位于根目录下的main.py。它接受多个命令行参数，允许用户选择加载特定的配置、进行训练或测试，并指定所使用的模型类。此外，run.sh是提供的一键式示例脚本，简化了不同架构的运行流程。通过修改或直接调用该脚本，您可以快速启动实验。

示例启动命令

在编辑或解除注释run.sh内的相应部分后，以下命令可用于运行一个示例：

python3 main.py --load_config=config/experiments_config/unet_resnet18_test.yaml test

这将基于提供的配置文件对ResNet18版本的UNet进行测试。

配置文件介绍

配置文件（.yaml）位于config目录中，每个文件详细定义了模型的训练和评估设置，包括但不限于学习率、批次大小、是否使用预训练权重等。以unet_resnet18_test.yaml为例，它可能包括模型加载、数据集路径、批处理设置等信息。用户可以按需调整这些配置来适应自己的实验需求。

配置文件结构概览

一个典型的配置文件可能包含以下结构：

• 模型配置（如模型名称、预训练权重路径）
• 数据集路径（训练与验证数据的路径）
• 优化器设定（学习率、衰减策略）
• 训练参数（批次大小、迭代次数等）
• 输出与保存设置（日志记录、模型保存路径）

要开始使用，首先确保下载必要的数据和权重，解压至正确的目录，然后根据你的实验需求，适当修改配置文件，最后通过调用main.py并参照上述命令启动你的实验过程。

通过遵循以上步骤，您可以有效地利用TFSegmentation项目进行实时语义分割的研究与应用。