深度学习(计算机视觉)代码库的使用

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Github 代码库下载 Download ZIP 和 Git Clone 的区别

Git Clone 会保存 git 信息,下载代码库之后可以进行版本切换;

而 Download ZIP 只会下载当前指定分支的代码

requirements.txt 与 environment.yml

可以通过 pip freeze > requirements.txt 将本地安装的包的包名和版本信息输出到 requirements.txt 文件中;

通过 pip install -r requirements.txt 安装给定 requirements.txt 文件中的包,其中 rrequirement

同理,用 conda 的话,生成环境用 conda env create -f environment.yml,生成 yml 文件用 conda env export > environment.yml

分解代码库

一般视觉深度学习代码库可以分为:

  • 模型
  • 训练参数(包括命令参数、超参数等)
  • 数据加载(训练和预测阶段)
  • 损失函数(训练阶段)
  • 后处理(预测阶段)

参考 Bubbliiiiing

yolov7 为例:

cfg 文件夹中是模型结构的 yaml 文件;

data 文件夹里包含了数据集的配置文件和超参数的配置文件;

models 文件夹里放了常用结构以及 yolov7 的模型;

损失函数、数据读取等工具类的代码都在 utils 文件夹中;

训练、预测、测试的脚本都单独在最外层的文件夹中