**`Something-Else`项目指南：空间时间交互网络的组合动作识别**

Something-Else项目指南：空间时间交互网络的组合动作识别

something_else Code repository for the paper: 'Something-Else: Compositional Action Recognition with Spatial-Temporal Interaction Networks' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/something_else

本指南旨在提供对GitHub仓库https://github.com/joaanna/something_else.git的深入理解，专注于其目录结构、关键启动文件以及配置文件的解析。此项目基于论文《Something-Else：带有空间-时间交互网络的组合动作识别》，致力于在视频数据上实现更细致的动作识别，特别是关注人与物体的互动。

1. 目录结构及介绍

该仓库的目录组织方式便于理解和维护，主要组件包括：

• **annotated_videos**: 包含了示例视频及其对应的已注解帧，用于直观展示注释效果。
• **code**: 核心代码所在，包括模型训练、数据处理等脚本。
• **figures**: 项目中使用的图表和图像文件，帮助解释概念或结果。
• **videos**: 示例视频片段，用于演示标注前后的对比。
• **LICENSE**: 许可证文件，明确软件使用权限。
• **README.md**: 仓库的快速入门和概览说明。
• **annotations.json**: 小部分视频的注解数据示例，展示了每帧的详细对象和手部边界框信息。

2. 项目启动文件介绍

核心的启动文件可能位于code目录下，尽管具体文件名未直接给出，但常见的启动点可能是如train.py或main.py这样的文件。假设有一个代表性的启动脚本，比如train.py，它通常负责加载配置、数据集，并执行模型训练。运行这个脚本的命令示例如下（需替换正确的路径）：

python code/train.py --config_path path/to/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件（假设为config.yaml），是管理实验设置的关键，可能包括但不限于以下部分：

• 数据路径: 指向视频帧、注解文件的存储位置。
• 模型参数: 模型架构的选择与超参数设定。
• 训练设置: 包括批次大小、学习率、优化器选择等。
• 数据预处理: 图像尺寸调整、增强策略等。
• 评估与测试: 测试集定义、评估指标等。

一个简化版的配置文件示例：

dataset_root: /path/to/data
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
model:
  type: STINet  # 假设的模型类型
  pretrained_weight_path: /path/to/pretrained_model.pth
training:
  num_epochs: 100

请注意，实际的文件路径、脚本名称和配置项可能会有所不同，务必参照仓库内的最新文档和文件命名进行操作。正确配置这些元素是成功部署和训练模型的前提条件。在实际应用中，应仔细阅读仓库中的说明和示例来定制适合您需求的配置。

something_else Code repository for the paper: 'Something-Else: Compositional Action Recognition with Spatial-Temporal Interaction Networks' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/something_else