【RIPU项目实战指南】：区域不纯度与预测不确定性的主动学习策略

RIPU 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/RIPU

项目概述

本指南旨在帮助开发者快速上手由BIT-DA团队在CVPR 2022口头报告中提出的RIPU（Region Impurity and Prediction Uncertainty）项目。RIPU是一种面向领域适应性语义分割的高效主动学习方法，它通过识别图像区域的不纯度和预测不确定性来最小化所需的注解数量，从而提高性能。

目录结构及介绍

以下是RIPU项目的主要目录结构及其简介：

RIPU/
│
├── datasets    # 数据集相关脚本和数据预处理
│   ├── generate_gtav_label_info.py  # GTAV标签信息生成脚本
│   ├── generate_synthia_label_info.py  # SYNTHIA标签信息生成脚本
│
├── configs     # 配置文件夹，包含了模型的设置
│
├── core        # 核心算法实现，如主动学习策略等
│
├── models      # 模型定义
│
├── scripts     # 训练和测试脚本
│   ├── gtav_to_cityscapes.sh  # GTAV到Cityscapes训练脚本
│   ├── synthia_to_cityscapes.sh  # SYNTHIA到Cityscapes训练脚本
│
├── requirements.txt  # 项目依赖库清单
│
├── README.md  # 项目说明文档
├── LICENSE    # 使用许可协议
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└── ...        # 其他辅助文件和脚本

项目启动文件介绍

主要运行脚本

scripts下的脚本：
- gtav_to_cityscapes.sh: 开始从GTAV到Cityscapes的数据适应过程。
- synthia_to_cityscapes.sh: 对于SYNTHIA至Cityscapes的场景转换训练。

这些脚本用于自动化训练流程，您只需修改必要的配置参数即可启动训练。

项目的配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，以.yaml文件形式存在，例如deeplabv3plus_r101_RA.yaml。配置文件覆盖了模型架构、超参数、训练和测试设置等关键信息。

主要配置项包括:
- 模型背部骨骼：指定使用的深度学习网络架构。
- 预算：在主动学习中的注解预算，可以是像素比例（如40px）或图像百分比（如2.2%）。
- 学习率、批次大小等优化器设置。
- 数据路径：指向处理过的数据集路径。
- 实验细节：如检查点保存路径、是否加载预训练模型等。

使用配置文件时，开发者可以根据自己的实验需求调整这些参数。通过编辑这些配置文件，您可以定制化您的训练和测试环境。

此指南简要介绍了RIPU项目的核心组件，提供了启动和配置的基本步骤。深入实践之前，务必阅读项目README.md文件和相关论文，以获取更详细的信息和最佳实践建议。