PPDM: 并行点检测与匹配实现实时人-物交互检测项目指南

PPDM: 并行点检测与匹配实现实时人-物交互检测项目指南

PPDM Code for "PPDM: Parallel Point Detection and Matching for Real-time Human-Object Interaction Detection". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/PPDM

本指南旨在帮助您快速了解并搭建由Yue Liao及其团队开发的PPDM（并行点检测与匹配）开源项目，该项目专注于实时人-物交互检测。以下是项目的核心组成部分以及如何入手的关键信息：

1. 项目目录结构及介绍

PPDM项目遵循了清晰的组织结构，以便开发者能够轻松导航。以下是主要的目录和文件说明：

• src: 包含核心源代码，是进行模型训练和测试的主要入口。
  • main.py: 训练脚本，用于训练模型。
  • test_hoi.py: 测试和评估模型脚本。
• experiments: 实验相关脚本存放处，包括不同的训练设置和参数。
• lib: 包含辅助库和模型定义。
  • eval: 评估工具，如HICO-DET的评价脚本。
  • models: 各种模型架构的实现。
  • networks 和其他子目录分别包含了网络层和特定功能模块。
• requirements.txt: 项目运行所需的Python包列表。
• LICENSE: 项目使用的MIT许可证文件。
• README.md: 项目的简介、安装步骤和其他重要信息。

2. 项目的启动文件介绍

• 主要启动文件:
  • src/main.py - 这是项目的核心启动脚本，用于训练PPDM模型。通过指定不同的命令行参数，您可以控制训练过程的各个方面，比如批量大小、学习率和使用的GPU等。
  • src/test_hoi.py - 用于测试模型性能，并可生成评估报告或直接在特定检查点上进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

PPDM项目并未明确提到单独的配置文件，但配置主要是通过命令行参数和环境变量来设定的。这些参数通常在运行main.py或test_hoi.py时以参数形式传递，例如指定数据集路径、模型加载路径、GPU使用情况等。此外，某些配置可能间接地通过修改实验脚本(experiments)中的设定来完成，或者通过对requirements.txt中依赖项的选择来间接影响项目配置。

快速入门步骤概览

1. 克隆项目: 使用Git克隆仓库到本地。

   git clone https://github.com/YueLiao/PPDM.git
   

2. 环境准备: 确保您的系统满足Ubuntu 16.04、Python 3.6和PyTorch v0.4.1的要求。安装必要的依赖项。

   conda install pytorch=0.4.1 cudatoolkit=9.0 torchvision -c pytorch
   pip install -r requirements.txt
   

3. 数据准备: 下载并正确组织HICO-Det或其他所需数据集的图片和注释。

4. 模型训练与测试: 根据提供的命令行脚本开始训练或测试模型。

请注意，实际操作前仔细阅读项目README.md文件，因为它提供了最详细和最新的指导。

PPDM Code for "PPDM: Parallel Point Detection and Matching for Real-time Human-Object Interaction Detection". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/PPDM