File size: 2,056 Bytes
255fc2e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
# Hugging Face Spaces 设置说明

## 需要复制的模型文件

在部署到 Hugging Face Spaces 之前,需要将以下模型文件复制到 `huggingface_space/` 目录:

### 1. YOLO 模型
- **源文件路径**: `E:\ECSF\dahuangyu\code\runs\segment\train4\weights\best.pt`
- **目标文件名**: `huggingface_space/yolo_model.pt`
- **说明**: YOLO分割模型,用于检测大黄鱼并生成mask

### 2. SGD-Net 模型
- **源文件路径**: `experiments\exp3_4_strategy_ours_stage2_finetune\checkpoint_final.pth`
- **目标文件名**: `huggingface_space/sgd_net_checkpoint.pth`
- **说明**: 训练好的SGD-Net分类模型权重

## 复制命令(Windows PowerShell)

```powershell
# 复制YOLO模型
Copy-Item "E:\ECSF\dahuangyu\code\runs\segment\train4\weights\best.pt" -Destination "huggingface_space\yolo_model.pt"

# 复制SGD-Net模型
Copy-Item "experiments\exp3_4_strategy_ours_stage2_finetune\checkpoint_final.pth" -Destination "huggingface_space\sgd_net_checkpoint.pth"
```

## 文件结构

部署后的文件结构应该是:

```
huggingface_space/
├── app.py                    # Gradio应用主文件
├── gradcam.py                # Grad-CAM实现
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── sgd_net.py           # SGD-Net模型定义
├── requirements.txt          # 依赖
├── README.md                # 说明文档
├── SETUP.md                 # 设置说明(本文件)
├── yolo_model.pt            # YOLO模型文件(需要复制)
└── sgd_net_checkpoint.pth   # SGD-Net模型文件(需要复制)
```

## 部署到 Hugging Face Spaces

1. 将整个 `huggingface_space/` 目录上传到 Hugging Face Spaces
2. 确保所有模型文件都已上传
3. Hugging Face Spaces 会自动安装 `requirements.txt` 中的依赖
4. 应用会自动运行 `app.py`

## 注意事项

- 模型文件可能较大(几百MB),上传需要一些时间
- 确保模型文件路径在代码中正确
- 首次运行时,timm会自动下载ResNet50的预训练权重