在使用 eval.py 进行模型评估时，发现代码中测试数据集的路径是硬编码的，具体如下：
python
运行
path = os.path.join("G:/dataset/PNG/Grey", item)
path = os.path.join("/home/wcr/WXY/dataset/PNG/Grey", item)
这种硬编码方式存在以下问题：
不同用户的数据集存放路径可能不同，需要手动修改代码才能运行，易用性较差
注释掉的路径可能属于特定环境，对其他用户无参考价值
不符合项目中通过配置文件统一管理路径的风格（参考 utils/config.py 中的路径管理方式）
建议解决方案：
在 GetConfig 类中添加测试数据集路径配置项
在 eval.py 中通过配置对象获取测试数据集路径
支持通过命令行参数指定数据集路径（可选）
这样可以提高代码的可移植性和易用性，减少用户手动修改代码的需求。
在使用 eval.py 进行模型评估时，发现代码中测试数据集的路径是硬编码的，具体如下：
python
运行
path = os.path.join("G:/dataset/PNG/Grey", item)
path = os.path.join("/home/wcr/WXY/dataset/PNG/Grey", item)
这种硬编码方式存在以下问题：
不同用户的数据集存放路径可能不同，需要手动修改代码才能运行，易用性较差
注释掉的路径可能属于特定环境，对其他用户无参考价值
不符合项目中通过配置文件统一管理路径的风格（参考 utils/config.py 中的路径管理方式）
建议解决方案：
在 GetConfig 类中添加测试数据集路径配置项
在 eval.py 中通过配置对象获取测试数据集路径
支持通过命令行参数指定数据集路径（可选）
这样可以提高代码的可移植性和易用性，减少用户手动修改代码的需求。