video-nonlocal-net 项目使用教程

video-nonlocal-net 项目使用教程

video-nonlocal-net Non-local Neural Networks for Video Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-nonlocal-net

1. 项目的目录结构及介绍

video-nonlocal-net/
├── caffe2_customized_ops/
│   └── video
├── configs/
├── data/
├── lib/
├── process_data/
├── scripts/
├── tools/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── DATASET.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── README.md

目录结构介绍

• caffe2_customized_ops/: 包含自定义的Caffe2操作代码。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 用于存放数据集和预训练模型。
• lib/: 包含项目的主要代码库。
• process_data/: 包含数据处理脚本。
• scripts/: 包含训练和测试脚本。
• tools/: 包含一些实用工具。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
• DATASET.md: 数据集准备指南文件。
• INSTALL.md: 安装指南文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 scripts/ 目录下，这些脚本用于启动训练和测试任务。以下是一些主要的启动脚本：

• run_c2d_baseline_400k_32f.sh: 用于运行基于C2D的基线模型训练，输入帧数为32帧。
• run_c2d_nlnet_400k_32f.sh: 用于运行基于C2D的非局部网络模型训练，输入帧数为32帧。
• run_i3d_baseline_400k_32f.sh: 用于运行基于I3D的基线模型训练，输入帧数为32帧。
• run_i3d_nlnet_400k_32f.sh: 用于运行基于I3D的非局部网络模型训练，输入帧数为32帧。

这些脚本通常会调用 lib/ 目录下的代码来执行具体的训练和测试任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 configs/ 目录下。这些配置文件定义了模型的超参数、数据路径、训练参数等。以下是一些主要的配置文件：

• config.yaml: 定义了模型的基本配置，如输入帧数、批量大小、学习率等。
• dataset_config.yaml: 定义了数据集的路径和预处理参数。
• train_config.yaml: 定义了训练过程中的参数，如优化器、损失函数等。
• test_config.yaml: 定义了测试过程中的参数，如测试帧数、测试批量大小等。

这些配置文件通常会在启动脚本中被加载和使用，以确保训练和测试过程的一致性。

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通过以上内容，您可以了解 video-nonlocal-net 项目的基本结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这篇教程对您有所帮助！

video-nonlocal-net Non-local Neural Networks for Video Classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-nonlocal-net