Начальная инструкиця по установке, совпадает с оригинальной.
We use Dataset4EO to handle our data loading. Dataset4EO is a composable data loading package based on TorchData. More information can be found at https://github.com/EarthNets/Dataset4EO.
git clone https://github.com/EarthNets/Dataset4EO.git
cd Dataset4EO
sh install_requirements.sh
pip install -e .To set up the environment smoothly, we provide the version information of some important packages:
torch==1.13.1+cu117
torchdata==0.5.1
torchvision==0.14.1
mmcv==1.7.1Поскльку для запуска PFST требуется разметка(мы не смогли понять, как это отключить. Она используется только для подсчета метрики) на целовом наборе. Используется дополнительный скрипт для создания неинформативных масок make_grayscale.py, который конвертирует исходный набор данных в чб формат. Для использования требуется в коде указать путь к изображениям path_to_dir и создать папку gt, как в структуре ниже. Скрипт стоит запускать для целевого набора и для тестового набора в случае отсутсвия масок.
Наборы данных должны располагаться следующим образом:
|--dataset_folder
| |--train
| | |--images
| | | |-- # Картинки
| | |--gt
| | | |-- # Разметка
| |--val
| | |--images
| | | |-- # Картинки
| | |--gt
| | | |-- # Разметка Разметку необходимо перекрасить. [2,2,2] - цвет воды. [1,1,1] - цвет всего остального
Пути до наборов данных необходимо прописать в конфиге по пути: "configs/base/datasets/rucode2RG3.py"
line 71| data_root_source = 'path to source data'
line 72| data_root_target = 'path to target data'Путь до набора, который используется для финальных предсказаний
line 104| data_root = 'path to test data'Мы проводили адаптацию между наборами ldalcmix (Смесь landcover и LoveDA) в качестве source набора
И набора merged (Смесь картинок train и public) в качестве target
Ссылки на наборы: ldalcmix merged
Обучение запускается командой:
python3 tools/train.py configs/pfst/pfst_rucode_RG3_deeplabv3plus_r50-d8.pyВалидация на test наборе
Для валидации требуется указать путь к весам модели --work-dir. Ссылка на веса обученной модели
python3 tools/test.py configs/pfst/pfst_rucode_RG3_deeplabv3plus_r50-d8.py work_dirs/path_to_checkpoint --work-dir work_dirs/path_to_dir_with_checkpoint --show-dir test_rucode --revise_checkpoint_key=True --eval='mIoU' --opacity 1После получения масок предикта требуется конвертировать их в .npy array, который можно получить, запустив скрипт convertor.py, внутри которого также требуется указать путь path_to_dir - расположение предиктов.