import argparse def getConfig(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('action', type=str, default='train', help='Model Training or Testing options') parser.add_argument('--exp_num', default=0, type=str, help='experiment_number') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='DUTS', help='DUTS') parser.add_argument('--data_path', type=str, default='data/') # Model parameter settings parser.add_argument('--arch', type=str, default='0', help='Backbone Architecture') parser.add_argument('--channels', type=list, default=[24, 40, 112, 320]) parser.add_argument('--RFB_aggregated_channel', type=int, nargs='*', default=[32, 64, 128]) parser.add_argument('--frequency_radius', type=int, default=16, help='Frequency radius r in FFT') parser.add_argument('--denoise', type=float, default=0.93, help='Denoising background ratio') parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.1, help='Confidence ratio') # Training parameter settings parser.add_argument('--img_size', type=int, default=320) parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32) parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100) parser.add_argument('--lr', type=float, default=5e-5) parser.add_argument('--optimizer', type=str, default='Adam') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=1e-4) parser.add_argument('--criterion', type=str, default='API', help='API or bce') parser.add_argument('--scheduler', type=str, default='Reduce', help='Reduce or Step') parser.add_argument('--aug_ver', type=int, default=2, help='1=Normal, 2=Hard') parser.add_argument('--lr_factor', type=float, default=0.1) parser.add_argument('--clipping', type=float, default=2, help='Gradient clipping') parser.add_argument('--patience', type=int, default=5, help="Scheduler ReduceLROnPlateau's parameter & Early Stopping(+5)") parser.add_argument('--model_path', type=str, default='results/') parser.add_argument('--seed', type=int, default=42) parser.add_argument('--save_map', type=bool, default=None, help='Save prediction map') # Hardware settings parser.add_argument('--multi_gpu', type=bool, default=True) parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=4) cfg = parser.parse_args() return cfg if __name__ == '__main__': cfg = getConfig() cfg = vars(cfg) print(cfg)