开源项目安装与配置指南：Dynamic Feature Fusion for Semantic Edge Detection

开源项目安装与配置指南：Dynamic Feature Fusion for Semantic Edge Detection

DFF Code for Dynamic Feature Fusion for Semantic Edge Detection https://arxiv.org/abs/1902.09104 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dff/DFF

1. 项目基础介绍

本项目是基于动态特征融合策略的语义边缘检测系统，简称DFF（Dynamic Feature Fusion）。该项目通过一种新颖的权重学习机制，为特征图上的每个位置推断适当的多级特征融合权重，这些权重取决于特定的输入。DFF模型在Cityscapes和SBD基准测试中取得了新的最佳性能。项目主要使用Python编程语言，并依赖于PyTorch框架。

2. 关键技术和框架

• 动态特征融合（Dynamic Feature Fusion）：项目核心，通过学习输入特定的权重来实现特征融合。
• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
• MATLAB：用于数据预处理和结果评估。
• ResNet50：作为基础模型架构的卷积神经网络。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下条件：

• Python 3.x（建议使用Python 3.6或更高版本）
• PyTorch（与您的Python版本兼容）
• CUDA（如果使用NVIDIA GPU加速）
• MATLAB（用于数据预处理和评估）

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开命令行终端，执行以下命令以克隆项目：

git clone https://github.com/Lavender105/DFF.git
cd DFF

步骤 2：安装Python依赖

在项目根目录下，使用以下命令安装Python依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤 3：配置MATLAB环境

确保MATLAB已经安装，并根据需要配置环境变量，以便能够在命令行中调用MATLAB脚本。

步骤 4：数据预处理

项目使用Cityscapes和SBD数据集。请按照以下步骤预处理数据：

• 下载相应的数据集并解压到指定目录。
• 使用MATLAB脚本生成训练所需的边缘标签和评估用的边缘真实标签。

% 在MATLAB命令窗口中运行以下命令
run code/demoPreproc_gen_png_label.m
run code/demoGenGT.m

步骤 5：训练模型

在开始训练前，请确保已经正确设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量以匹配您的GPU设备。以下为训练DFF模型的示例命令：

python train.py --dataset cityscapes --model dff --backbone resnet50 --checkname dff --base-size 640 --crop-size 640 --epochs 200 --batch-size 8 --lr 0.08 --workers 8

步骤 6：测试和评估模型

训练完成后，使用以下命令测试模型：

python test.py --dataset cityscapes --model dff --checkname dff --resume-dir runs/cityscapes/dff/dff --workers 8 --backbone resnet50 --eval

使用MATLAB进行评估：

% 在MATLAB命令窗口中运行以下命令
run demoBatchEval.m

以上步骤提供了从安装到评估的完整指南。请确保按照项目要求逐步操作，以避免配置错误。

DFF Code for Dynamic Feature Fusion for Semantic Edge Detection https://arxiv.org/abs/1902.09104 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dff/DFF