SMITE项目使用教程

SMITE项目使用教程

smite Pytorch Implementation of "SMITE: Segment Me In TimE" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smi/smite

1. 项目目录结构及介绍

SMITE项目的目录结构如下：

smite/
├── assets/                       # 存储项目所需资源文件
├── models/                       # 包含模型定义的Python文件
├── src/                          # 源代码文件夹，包含项目的核心逻辑
├── scripts/                      # 脚本文件夹，包含启动训练和推理的脚本
├── utils/                        # 工具文件夹，包含各种工具函数和配置
├── .gitignore                    # 指定git应该忽略的文件和目录
├── LICENSE                       # 项目许可证信息
├── README.md                     # 项目说明文件
├── requirements.txt              # 项目依赖的Python包列表
└── run.py                        # 项目启动文件

• assets/：存储项目所需的各种资源文件，如图像、视频等。
• models/：包含项目使用的模型定义，如UNet、Attention等。
• src/：项目的源代码，包括数据处理、训练、推理等核心功能。
• scripts/：包含用于启动项目、训练模型和进行推理的脚本文件。
• utils/：包含项目使用到的工具函数和类，如参数解析、权重迁移等。
• .gitignore：用于指定在版本控制中应忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目遵循的许可证信息，本项目采用Apache-2.0许可证。
• README.md：项目的说明文档，包含项目介绍、使用方法和贡献者信息。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表，通过pip安装。
• run.py：项目的启动文件，用于运行模型的训练和推理。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是run.py，该文件的主要作用是：

• 解析命令行参数。
• 根据参数配置运行环境。
• 加载模型并进行训练或推理。

run.py文件通常包含以下内容：

# 导入必要的库
import argparse
from src.train import train_model
from src.inference import infer_model

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='SMITE: Segment Me In TimE')
parser.add_argument('--mode', type=str, choices=['train', 'infer'], required=True, help='运行模式：训练或推理')
# 其他参数...
args = parser.parse_args()

# 根据运行模式执行相应的函数
if args.mode == 'train':
    train_model(args)
elif args.mode == 'infer':
    infer_model(args)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于scripts/目录下，例如train.sh和inference.sh。这些配置文件通过shell脚本的形式提供了一种方便的方式来启动训练和推理过程。

train.sh 配置文件

train.sh脚本通常包含以下内容：

#!/bin/bash

# 设置模型训练的相关参数
DOMAIN=$1  # 模型训练的领域（例如：car, horse等）
CONFIG_FILE=scripts/configs/${DOMAIN}.sh  # 配置文件路径

# 源配置文件中的参数
source $CONFIG_FILE

# 运行训练脚本
python run.py --mode train --config $CONFIG_FILE

此脚本接收一个参数（领域），然后从预定义的配置文件中读取训练参数，最后运行训练脚本。

inference.sh 配置文件

inference.sh脚本通常包含以下内容：

#!/bin/bash

# 设置模型推理的相关参数
DOMAIN=$1         # 模型推理的领域（例如：car, horse等）
CKPT_PATH=$2      # 检查点文件路径
VIDEO_PATH=$3     # 待推理视频的路径

# 运行推理脚本
python run.py --mode infer --domain $DOMAIN --ckpt_path $CKPT_PATH --video_path $VIDEO_PATH

此脚本接收三个参数（领域、检查点路径和视频路径），然后运行推理脚本进行视频推理。

smite Pytorch Implementation of "SMITE: Segment Me In TimE" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smi/smite