TadTR开源项目使用教程

TadTR开源项目使用教程

TadTR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TadTR

1. 目录结构及介绍

TadTR是一个基于Transformer实现的端到端时序动作检测项目，其仓库的目录结构设计合理，便于开发者快速上手。下面是主要的目录和文件说明：

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├── demo.py           # 示例代码，演示如何运行模型进行推理。
├── engine.py         # 训练和验证的主要引擎文件，包含了数据加载和模型迭代的核心逻辑。
├── main.py           # 程序入口，初始化设置和调用训练或测试流程。
├── opts.py           # 命令行参数定义，用于配置实验的不同选项。
├── requirements.txt  # 项目依赖库列表，确保环境具备运行条件。
├── configs           # 配置文件夹，存放不同实验设置的配置文件，包括模型参数、训练细节等。
├── datasets          # 数据集处理相关代码，可能包括数据预处理、加载器等。
├── models            # 模型架构定义，TadTR的主体部分，包括Transformer的定制化实现。
├── scripts          # 脚本集合，可能包含数据下载、预处理脚本等辅助工具。
├── utils             # 辅助函数集合，提供如I/O操作、日志记录等通用功能。
└── README.md         # 项目简介和基本使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

• main.py 是项目的主启动文件，它负责根据命令行参数，选择对应的配置文件，并初始化训练或测试过程。开发者通过调整main.py中或通过命令行指定的配置选项来控制实验的具体行为，比如是否进行训练、测试的dataset、模型路径等。

3. 项目的配置文件介绍

• configs 文件夹包含了多个.yaml配置文件，每个文件详细地定义了模型训练和评估的具体设置。这些配置通常涉及但不限于以下几个关键方面：
  • 模型参数：包括Transformer架构的细节，如层数、头数、隐藏层大小。
  • 数据集路径：指明训练和测试数据集的位置。
  • 优化器设定：学习率、衰减策略等。
  • 训练参数：批次大小、迭代轮次、评估频率等。
  • 损失函数和评估标准：使用的损失函数类型及计算指标（如mAP）。

要启动训练或测试，开发者需指向一个特定的配置文件，如在命令行中通过--config-file path/to/config.yaml指定配置文件路径。

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使用示例

为了开始你的TadTR之旅，首先确保安装了所有必要的依赖，可通过运行 pip install -r requirements.txt 完成。接着，根据需求选择或修改配置，并通过类似下面的命令行指令启动训练：

python main.py --config-file configs/my_experiment.yaml

记得替换my_experiment.yaml为你实际选择或创建的配置文件名。

此教程仅为入门级介绍，深入了解项目还需阅读具体的源码注释和论文。希望这能够帮助你快速上手并深入探索TadTR项目。

TadTR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/TadTR