Richer Convolutional Features for Edge Detection（RCF-PYTorch）部署

2024-05-24 16:31:43

一.部署环境

1.ubuntu18.04
2.anaconda
3.pytorch1.7

二.源代码

本次部署代码地址：https://github.com/meteorshowers/RCF-pytorch

传送门: github/RCF-pytorch.
首先感谢作者在部署前很贴心的提供了在线测试平台–位于南开大学媒体计算实验室
传送门: Online Test
试用时的测试结果：

三.拉取代码

通过git clone命令拉取代码

git clone https://github.com/meteorshowers/RCF-pytorch.git

运行测试步骤：
1.拉取代码
2.下载BSDS数据集
度盘：/s/13be7JVWzbup_h-04axRrSw
提取码：2nzk
3.下载vgg16预训练模型
goole云盘：传送门: vgg16
度盘：/s/1vUHsyTJkJ8T4952D4QwcjQ
提取码：6ag1

四.文件目录结构

将下载后的vgg16预训练模型放入至工程目录下，bsds数据集放入新建的data文件夹下解压。
文件目录格式如图：

由于我下载的BSDS数据集与原作者使用的文件名稍有区别，主要在以下地方做了修改：
1.train_pair.lst文件名修改为—>bsds_pascal_train_pair.lst
2.train_RCF.py文件中第78行修改如下图，注意此处需要根据您使用的目录名称修改。

开启终端，运行python train-RCF.py，若看到下图恭喜您已经完成RCF-pytorch的搭建。
Written By Epoch_kiwiii
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