Анализ интерфейса

Введение

В модели используется структура UNet, в процессе обучения которой в качестве вспомогательного элемента применяется декодер. Общая архитектура представлена на рисунке ниже.

Использование

1. Подготовка данных Подготовьте данные, например, как в образце. Создайте файл label_list следующим образом:

/data/1.xml
/data/2.xml

Конфигурацию соответствующих параметров можно выполнить в файле data_factory.py.

Можно самостоятельно создавать данные других форматов и реализовывать соответствующие data_generator.

2. Обучение

python train.py --name <task_name>

3. Тестирование и экспорт модели

python --eval.py --name <task_name>
python --eval.py --export 

4. Загрузка экспортированной модели Добавьте местоположение модели в ```load_saved_mode.py``, затем запустите программу, чтобы протестировать экспортированную модель или предоставить внешний API.