BIT2025-B

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

TrainSet
├── images
│   └── train
│       ├── 0.jpg
│       ├── 1.jpg
│       └── ...
└── labels
    ├── train.txt
    ├── val.txt
    └── trainval.txt

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TestSetB.zip, 解压后得到TestSeB文件夹，文件结果为

TestSetB
├── images
│   └── test
│       ├── 0.jpg
│       ├── 1.jpg
│       └── ...

测试集局部均衡化处理

执行python pre_test.py即可

模型推理

执行python main.py --dataroot TestSetB_CLAHE --testonly即可进行模型推理。测试结果保存在./result.txt文件中。