多模态令牌融合在视觉变换器中的应用教程 —— TokenFusion

多模态令牌融合在视觉变换器中的应用教程 —— TokenFusion

TokenFusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TokenFusion

1. 项目目录结构及介绍

TokenFusion 是一个基于PyTorch实现的CVPR 2022论文【多模态令牌融合用于视觉变换器】的开源代码库。该库旨在提供一个多模态信息处理的框架，特别是在视觉任务中融合如RGB图像、深度图等不同模态数据。

以下是项目的主要目录结构：

• figs: 存放项目相关的图表和图像。
• image2image_translation: 图像到图像转换的任务代码，包括训练和评估脚本。
• object-detection-3d: 正在建设中的3D对象检测模块（注：目前不可用）。
• semantic_segmentation: 语义分割任务代码，支持多模态输入。
• .gitignore: 忽略特定文件或目录的Git配置文件。
• LICENSE: 许可证文件，项目遵循MIT许可协议。
• README.md: 项目说明文档，包含了快速入门指南和其他重要信息。
• main.py: 可能在某些子目录下作为主要运行脚本，具体取决于执行何种任务（如语义分割或图像翻译）。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 语义分割任务

• 主脚本: semantic_segmentation/main.py
  • 用途: 这个脚本用于进行语义分割任务的训练和评估，支持通过命令行参数配置不同的模型、预训练权重路径、损失系数等。
  • 如何启动:

    python semantic_segmentation/main.py --backbone mit_b3 -c exp_name --lamda 1e-6 --gpu 0 1 2
    

    上述命令将使用SegFormer-B3模型，并在指定GPU上训练，其中exp_name应替换为你的实验名称。

2.2 图像到图像转换任务

• 主脚本: image2image_translation/main.py
  • 用途: 执行从一种图像模式到另一种的转换，例如从阴影和纹理到RGB图像的转换。
  • 启动方式:

    python image2image_translation/main.py --gpu 0 -c exp_name
    

    这会开始训练过程，并在验证集上定期自动评估性能。

3. 项目的配置文件介绍

配置通常通过命令行参数指定(-c exp_name)，其中exp_name是指向特定实验设置的配置文件或者是在代码内部定义的一组参数。虽然项目没有明确列出单独的.config或.yaml类型的配置文件，但可以通过修改脚本内部的变量或者传递参数的方式来定制实验配置。例如，对于语义分割任务，你可以通过更改main.py中的默认值或直接在命令行添加参数来调整模型的后端、损失函数权重以及是否启用GPU等。

对于更复杂的应用或需要深度自定义的情况，建议查看相关任务的示例脚本，并根据其指示调整必要的配置参数。此外，理解每个脚本内的关键变量和它们如何影响实验设置是至关重要的。记住，在实际操作前仔细阅读项目文档和脚本注释，以确保正确理解和使用这些配置选项。

TokenFusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TokenFusion