STANet/options/base_options.py

• BaseOptions.py
• • initialize方法
  • gather_options方法
  • print_options方法
  • parse方法

BaseOptions.py

该类定义了训练和测试时使用的选项。
它还实现了一些辅助功能，如解析、打印和保存选项。
它还收集了数据集类和模型类中定义在函数中的其他选项。

主要用于训练和测试是定义参数设置。（这些参数设置在dataset类和model类中的方法中）

import argparse
import os
from util import util
import torch
import models
import data

argparse模块介绍

initialize方法

定义在训练和测试中使用的通用选项。

• 基本参数
  dataroot:训练数据目录
val_dataroot:验证集目录
name:实验的名称（用于决定存储模型的位置)
gpu_id
ckeckpoints_dir:存储模型

• 模型参数
  model:选择使用的模型[CDF0|CDFA]
input_nc:输入的图像通道数：默认RGB即3
output_nv:输出的图像通道数：默认RGB即3
acrh:特征提取器结构|mynet3
f_c:特征提取器通道数，默认64
n_class:输出预测通道，默认为2(分两类，变化1和未变化0)
init_type:网络初始化默认normal[normal|xavier|kaiming|orthogonal]
intit_gain:初始化因子，默认0.02
SA_mode:为变化检测选择自注意力机制模式，默认为BAM

• 数据集参数：
  dataset_mode:选择加载数据集的方式[changedetection | concat | list | json]，默认changedetection
val_dataset_mode:选择加载数据集的方式[changedetection | concat | list | json]，默认changedetection
split:选择哪一列文件[train | val | test]，默认train
val_spilt:选择哪一列文件[train | val | test]，默认val
json_name:输入包含不同阶段图像文件名的json名称，默认train_val_test
val_json_name:输入包含不同阶段图像文件名的json名称，默认train_val_test
ds:自注意力模块下采样率
angle:图片旋转角度，默认0
istest:设置布尔值为True使称为无标签的情况，默认False
serial_batcher:如果为真，则取图像以进行批量处理，否则随机取。默认为store_true
num_threads:用于加载数据的线程。默认为4
batch_size:输入batch size，默认为1
load_size:将图片缩放到这个大小，默认为286
crop_size:然后将其切割成这个大小，默认256
max_dataset_size:每个数据集允许的最大样本数。如果数据集目录包含大于max_dataset_size，则只加载一个子集
preprocess:加载时缩放和裁剪图像[resize_and_crop | none]
no_filp:如果指定，不要翻转(左右)图像以进行数据增强

• 额外参数：
  epoch:加载哪个epoch ?设置为latest以使用最新的缓存模型
load_iter:加载哪个迭代?如果load_iter >为0，代码将通过iter_[load_iter]加载模型;否则，代码将通过[epoch]加载模型。默认为0
verbose:如果指定，打印更多调试信息。默认store_true
suffix:自定义后缀:opt.name = opt.name +后缀:例如{model}_{netG}_size{load_size}

gather_options方法

用基本选项初始化解析器(仅一次)。
添加特定于模型和特定于数据集的选项。
这些选项定义在在模型和数据集类中的方法中实现。

• 获得基本的选项：

opt, _ = parser.parse_known_args()

parse_known_args()返回的是一个有两个元素的元组，第一个元素是NameSpace，和parge_args()返回的NameSpace完全相同，第二个是一个空列表。因此用_作为占位符接受空列表。
在这里也可以直接用parse_args()得到一个返回值元素是NameSpace。

• 修改模型相关的解析器选项
• 修改数据集相关的解析器选项
• 保存并返回解析器

print_options方法

打印并保存选项
它将打印当前选项和默认值(如果不同)。
它会将选项保存到文本文件/ [checkpoints_dir] / opt.txt中

parse方法

解析我们的选项，创建检查点目录后缀，并设置gpu设备。