Cost-Aggregation-transformers 项目教程

Cost-Aggregation-transformers 项目教程

Cost-Aggregation-transformers Official implementation of CATs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Cost-Aggregation-transformers

1. 项目目录结构及介绍

Cost-Aggregation-transformers/
├── data/
│   └── 数据文件夹，包含项目所需的数据集
├── images/
│   └── 图像文件夹，包含项目中使用的图像
├── models/
│   └── 模型文件夹，包含项目的模型定义和预训练模型
├── utils_training/
│   └── 训练工具文件夹，包含训练过程中使用的工具函数
├── LICENSE
├── README.md
├── test.py
├── train.py

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据集文件。
• images/: 存放项目中使用的图像文件。
• models/: 存放项目的模型定义文件和预训练模型。
• utils_training/: 存放训练过程中使用的工具函数文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• test.py: 项目的测试文件。
• train.py: 项目的训练文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练启动文件。它负责加载数据、初始化模型、定义训练过程并执行训练。以下是该文件的主要功能：

• 数据加载: 从指定路径加载训练数据。
• 模型初始化: 初始化 Cost Aggregation Transformers 模型。
• 训练过程: 定义训练的损失函数、优化器，并执行训练循环。
• 日志记录: 记录训练过程中的损失和指标。

test.py

test.py 是项目的测试启动文件。它负责加载预训练模型、加载测试数据并执行测试。以下是该文件的主要功能：

• 模型加载: 从指定路径加载预训练模型。
• 数据加载: 从指定路径加载测试数据。
• 测试过程: 执行测试并计算评估指标（如 PCK）。
• 结果输出: 输出测试结果并保存。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量来配置训练和测试过程。以下是一些常用的配置参数：

训练配置

• --datapath: 数据路径，指定训练数据的存放位置。
• --model_path: 模型路径，指定模型保存的位置。
• --epochs: 训练轮数，指定训练的总轮数。
• --batch_size: 批量大小，指定每次训练的样本数量。

测试配置

• --pretrained: 预训练模型路径，指定加载的预训练模型。
• --benchmark: 测试基准，指定测试的基准数据集。
• --output_path: 输出路径，指定测试结果的保存位置。

通过这些配置参数，用户可以灵活地调整训练和测试过程，以适应不同的需求和环境。

Cost-Aggregation-transformers Official implementation of CATs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Cost-Aggregation-transformers