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下载TrainSet.zip, 解压后得到TrainSet文件夹,文件结果为
TrainSet ├── images │ └── train │ ├── 0.jpg │ ├── 1.jpg │ └── ... └── labels ├── train.txt ├── val.txt └── trainval.txt
执行python main.py --dataroot TrainSet即可训练。使用不同的--modelroot可保存不同的模型。 训练结果保存在./model_save文件夹中。 默认会将测试结果保存在./result.txt文件中。
python main.py --dataroot TrainSet
--modelroot
./model_save
./result.txt
下载TestSetA.zip, 解压后得到TestSetA文件夹,文件结果为
TestSetA ├── images │ └── test │ ├── 0.jpg │ ├── 1.jpg │ └── ...
执行python main.py --dataroot TestSetA --testonly即可进行模型推理。测试结果保存在./result.txt文件中。
python main.py --dataroot TestSetA --testonly
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BIT2025-A
训练数据集配置
下载TrainSet.zip, 解压后得到TrainSet文件夹,文件结果为
模型训练
执行
python main.py --dataroot TrainSet即可训练。使用不同的--modelroot可保存不同的模型。 训练结果保存在./model_save文件夹中。 默认会将测试结果保存在./result.txt文件中。测试数据集配置
下载TestSetA.zip, 解压后得到TestSetA文件夹,文件结果为
模型推理
执行
python main.py --dataroot TestSetA --testonly即可进行模型推理。测试结果保存在./result.txt文件中。