要基于“GMT: Guided Mask Transformer for Leaf Instance Segmentation”進行代碼復現，可按照以下步驟利用Python實現：

1. 環境配置
   • 克隆倉庫：在終端中使用git clone https://github.com/vios-s/gmt-leaf-ins-seg.git命令，將項目代碼克隆到本地。
   • 創建虛擬環境（可選但推薦）：使用conda或venv創建虛擬環境，例如conda create -n gmt_env python=3.8，激活環境conda activate gmt_env。
   • 安裝依賴：進入克隆的項目目錄，執行conda env create -f environment.yml，按照environment.yml文件中的配置安裝所需的Python庫。若environment.yml文件有問題，也可根據報錯信息手動安裝缺失的庫，常見的庫如torch、torchvision、transformers等。
2. 了解代碼結構
   • mask2former目錄：存放GMT模型架構相關代碼，如guide_xxx.py文件，深入理解這些文件中定義的模型結構和功能，有助于后續的修改和調試。
   • harmonic目錄：get_embeddings.py包含訓練引導函數的方法；guide_functions文件夾存放針對不同數據集訓練好的引導函數。
   • configs目錄：存儲不同數據集的配置文件，根據實際使用的數據集選擇合適的配置，或根據需求進行修改。
   • guide_train_net.py：這是GMT訓練代碼的核心文件，負責模型訓練的主要邏輯。
   • submission/results_in_paper目錄：存放論文中的結果，可用于對比驗證自己復現的結果。
3. 訓練模型
   • 準備數據集：根據項目需求，準備相應的葉片實例分割數據集，并按照configs目錄下配置文件的要求組織數據格式，通常包括訓練集、驗證集和測試集。
   • 修改配置：打開configs目錄下的配置文件，根據數據集路徑、訓練參數（如學習率、批次大小、訓練輪數等）和模型設置（如模型架構選擇）進行調整。
   • 開始訓練：在終端中運行python guide_train_net.py命令，開始訓練模型。訓練過程中，可通過日志信息觀察訓練進度、損失值變化等情況，若出現問題，可根據報錯信息定位和解決。
4. 模型評估與使用
   • 評估模型：訓練完成后，利用測試集評估模型性能，參考論文中使用的評估指標（如mAP、IoU等），對比自己復現的結果與submission/results_in_paper中的結果，評估復現效果。
   • 使用模型：若對復現結果滿意，可在實際應用中使用訓練好的模型進行葉片實例分割任務，根據項目需求編寫代碼調用模型進行預測和處理。

以下為你提供一個簡單的Python代碼示例，用于加載訓練好的模型并進行葉片實例分割預測。此示例假設你已經完成了模型的訓練，并且保存了模型的權重文件。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import os# 假設這里是你定義的GMT模型類，需要根據實際代碼修改
class GMTModel(torch.nn.Module):def __init__(self):super(GMTModel, self).__init__()# 這里簡單示例，實際需要根據模型結構實現self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)def forward(self, x):x = self.conv1(x)return x# 加載模型權重
def load_model(model_path):model = GMTModel()if os.path.exists(model_path):model.load_state_dict(torch.load(model_path))model.eval()print("模型加載成功")else:print("模型文件不存在")return model# 預處理圖像
def preprocess_image(image_path):image = Image.open(image_path).convert('RGB')transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])image = transform(image).unsqueeze(0)return image# 進行預測
def predict(model, image):with torch.no_grad():output = model(image)# 這里簡單示例，實際需要根據模型輸出進行后處理_, predicted = torch.max(output.data, 1)return predicted# 主函數
def main():model_path = 'path/to/your/trained_model.pth'image_path = 'path/to/your/image.jpg'model = load_model(model_path)image = preprocess_image(image_path)prediction = predict(model, image)print("預測結果:", prediction)if __name__ == "__main__":main()    

代碼說明

1. 模型定義：GMTModel類為簡單示例，你需要依據實際的模型結構對其進行修改。
2. 加載模型權重：load_model函數會加載訓練好的模型權重，并且將模型設置為評估模式。
3. 圖像預處理：preprocess_image函數會對輸入的圖像進行預處理，包含調整大小、轉換為張量以及歸一化操作。
4. 預測：predict函數會使用加載好的模型對預處理后的圖像進行預測，并且返回預測結果。
5. 主函數：main函數會調用上述函數，完成模型加載、圖像預處理和預測的整個流程。

請根據實際情況對代碼中的路徑和模型結構進行修改。