SunnyHaze
commented
2 weeks ago 你好，非常感谢您对我们工作的试用与体验！
train.py 代码中的包导入有点混乱
这个比较好解决，目前我们在开发分支已经完成一个commit，测试无误后会合并到main：https://github.com/scu-zjz/IMDLBenCo/commit/464aa298b371a7fc7d1b5accefabefee12d2a8ae
runs/demo_train_xx.sh的文件位置很奇怪，无法直接使用
目前这部分的使用方法和Readme有出入，今晚会修改Readme，请参见最新的文档内容： https://scu-zjz.github.io/IMDLBenCo-doc/zh/guide/base/introduction.html#%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%90%86%E5%BF%B5%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8A%BF
Demo的文档正在写，model_zoo的试用大致上就是：先通过pip 安装最新的IMDL-BenCo，然后在一个新建的空文件夹，通过内置指令生成所有的model_zoo测试文件。
# 安装最新的
pip install imdlbenco
# 以类似git init或者conda init的方式自动生成代码，请参见上述文档的“简介”
benco init model_zoo如果正常的话，会生成如下文件：
.
├── balanced_dataset.json
├── configs
│ ├── CAT_full.yaml
│ └── trufor.yaml
├── runs
│ ├── demo_catnet_protocol_iml_vit.sh
│ ├── demo_catnet_protocol_mvss.sh
│ ├── demo_test_cat_net.sh
│ ├── demo_test_iml_vit.sh
│ ├── demo_test_mantra_net.sh
│ ├── demo_test_mvss.sh
│ ├── demo_test_object_former.sh
│ ├── demo_test_robustness_cat_net.sh
│ ├── demo_test_robustness_iml_vit.sh
│ ├── demo_test_robustness_mantra_net.sh
│ ├── demo_test_robustness_mvss.sh
│ ├── demo_test_robustness_object_former.sh
│ ├── demo_test_robustness_span.sh
│ ├── demo_test_span.sh
│ ├── demo_train_backbone_segformer.sh
│ ├── demo_train_backbone.sh
│ ├── demo_train_cat_net.sh
│ ├── demo_train_iml_vit.sh
│ ├── demo_train_mantra_net.sh
│ ├── demo_train_mvss.sh
│ ├── demo_train_object_former.sh
│ ├── demo_train_pscc.sh
│ ├── demo_train_span.sh
│ └── demo_train_trufor.sh
├── test_datasets.json
├── test.py
├── test_robust.py
└── train.py此时，在该目录下配置好数据集路径，并调用sh demo_XXX_XXX.sh即可完成使用。
此外，不同功能的文件夹包，有点混乱，建议参考https://github.com/SegmentationBLWX/sssegmentation项目
如果你阅读了上述文档，就会发现IMDL-BenCo最终期待的使用模式是类似前后端的cli的方式生成代码，我们也希望import的时候路径可以相对短一些并且明确一些，综合考虑应该后续是不会大动文件夹结构，而是通过文档明确“文件夹包”的具体功能。如果有更好的设计理念也欢迎讨论。
总之，确实是这两天在收拾文档和做测试，仓库还处于快速迭代中，基于CLI的方式应该是最后期待的使用方式，这一周我们会基于这个范式完善所有功能、指令和对应的文档，如果有更多好建议，也欢迎讨论！再次感谢您的建议！
miaoct
train.py 代码中的包导入有点混乱， runs/demo_train_xx.sh的文件位置很奇怪，无法直接使用
此外，不同功能的文件夹包，有点混乱，建议参考https://github.com/SegmentationBLWX/sssegmentation项目