ISONet 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/ISONet 1. 项目的目录结构及介绍
ISONet 项目的目录结构如下：
ISONet/
├── configs/
│ └── ...
├── data/
│ └── ILSVRC2012/
│ ├── train/
│ └── val/
├── LICENSE
├── MODEL_ZOO.md
├── README.md
├── test.py
├── train.py
└── ...
目录结构介绍
- configs/: 包含项目的配置文件，用于定义训练和测试的参数。
- data/: 存放数据集的目录，通常包含
ILSVRC2012数据集的训练和验证集。 - LICENSE: 项目的开源许可证文件，ISONet 使用 MIT 许可证。
- MODEL_ZOO.md: 包含预训练模型的下载链接和相关信息。
- README.md: 项目的主文档，包含项目的介绍、安装、使用说明等。
- test.py: 项目的测试脚本，用于评估模型的性能。
- train.py: 项目的训练脚本，用于从头开始训练模型。
2. 项目的启动文件介绍
train.py
train.py 是 ISONet 项目的训练脚本，用于从头开始训练模型。使用该脚本时，可以通过命令行参数指定配置文件、GPU ID 和输出目录。
使用示例：
python train.py --cfg configs/IN1k-RISO18.yaml --gpus 0 --output output_dir
test.py
test.py 是 ISONet 项目的测试脚本，用于评估预训练模型的性能。使用该脚本时，可以通过命令行参数指定配置文件、GPU ID 和预训练模型的路径。
使用示例：
python test.py --cfg configs/IN1k-RISO18.yaml --gpus 0 --ckpt RISO18.pt
3. 项目的配置文件介绍
configs/ 目录
configs/ 目录下包含多个配置文件，用于定义训练和测试的参数。每个配置文件通常包含以下内容：
- 数据集路径: 指定数据集的存放路径。
- 模型配置: 定义模型的结构和参数。
- 训练参数: 定义训练的超参数，如学习率、批量大小等。
- 测试参数: 定义测试的超参数，如评估指标等。
示例配置文件 IN1k-RISO18.yaml：
dataset:
path: data/ILSVRC2012
model:
type: R-ISONet
depth: 18
train:
batch_size: 64
learning_rate: 0.01
test:
batch_size: 32
通过修改配置文件中的参数，可以自定义训练和测试的行为。