FAST-VQA-and-FasterVQA项目使用教程

FAST-VQA-and-FasterVQA项目使用教程

FAST-VQA-and-FasterVQA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST-VQA-and-FasterVQA

1. 项目的目录结构及介绍

FAST-VQA-and-FasterVQA 项目是一个用于视频质量评估的开源项目，其目录结构如下：

• demos: 包含示例代码和演示结果。
• examplar_data_labels: 存储示例数据的标签。
• fastvqa: 项目的主要代码目录，包括模型定义、数据处理等。
• options: 配置文件目录，包含不同模型的配置。
• results: 存储实验结果的目录。
• .github/workflows: 包含GitHub Actions的工作流文件。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，定义了项目所需的Python包。
• setup.py: 安装项目的Python脚本。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行根目录下的脚本文件来进行的。以下是一些主要的启动文件：

• new_test.py: 用于测试预训练模型或自己训练的模型在视频数据上的性能。
• new_train.py: 用于启动新的训练过程，训练视频质量评估模型。
• vqa.py: 用于视频质量评估的推断脚本，可以评估单个视频文件的质量。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 options 目录下，这些文件定义了模型的配置参数。以下是一些主要的配置文件：

• config.yaml: 默认的配置文件，定义了模型的通用参数，如批量大小、学习率、损失函数等。
• FAST-VQA-B-config.yaml: 针对 FAST-VQA-B 模型的特定配置。
• FasterVQA-config.yaml: 针对 FasterVQA 模型的特定配置。

每个配置文件都可以根据需要修改，以适应不同的模型需求或实验设置。

在开始使用本项目之前，请确保已安装所有依赖项，并且正确配置了环境。具体安装步骤和项目使用方法请参考项目根目录下的 README.md 文件。

FAST-VQA-and-FasterVQA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST-VQA-and-FasterVQA