MFF-pytorch 项目使用教程

MFF-pytorch 项目使用教程

MFF-pytorch Motion Fused Frames implementation in PyTorch, codes and pretrained models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFF-pytorch

1. 项目目录结构及介绍

MFF-pytorch/
├── images/
├── ops/
├── pretrained_models/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── MLPmodule.py
├── README.md
├── dataset.py
├── datasets_video.py
├── main.py
├── models.py
├── opts.py
├── process_dataset.py
├── requirements.txt
├── test_models.py
└── transforms.py

目录结构介绍

• images/: 存放项目相关的图片文件。
• ops/: 存放项目中使用的操作代码。
• pretrained_models/: 存放预训练的模型文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .gitmodules: Git 子模块配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• MLPmodule.py: 多层感知机模块代码。
• README.md: 项目说明文档。
• dataset.py: 数据集处理代码。
• datasets_video.py: 视频数据集处理代码。
• main.py: 项目主启动文件。
• models.py: 模型定义代码。
• opts.py: 命令行参数解析代码。
• process_dataset.py: 数据集预处理代码。
• requirements.txt: 项目依赖库配置文件。
• test_models.py: 模型测试代码。
• transforms.py: 数据变换代码。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责训练和测试模型的主要逻辑。可以通过命令行参数配置不同的训练和测试场景。

主要功能

• 训练模型: 支持不同架构和配置的模型训练。
• 恢复训练: 支持从上次训练的检查点恢复训练。
• 测试模型: 支持加载预训练模型进行测试。

使用示例

# 训练 4-segment 网络，使用 3 个光流帧和 1 个彩色帧
python main.py jester RGBFlow --arch BNInception --num_segments 4 --consensus_type MLP --num_motion 3 --batch-size 32

# 恢复上次训练的检查点
python main.py jester RGBFlow --resume=<path-to-last-checkpoint> --arch BNInception --consensus_type MLP --num_segments 4 --num_motion 3 --batch-size 32

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖库。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

datasets_video.py

datasets_video.py 文件定义了视频数据集的配置和处理逻辑。主要包括数据集的加载、预处理和数据增强等操作。

opts.py

opts.py 文件负责解析命令行参数，支持多种配置选项，如模型架构、数据集类型、训练参数等。

主要参数

• --arch: 指定模型架构，如 BNInception。
• --num_segments: 指定时间片段的数量。
• --consensus_type: 指定共识类型，如 MLP。
• --num_motion: 指定光流帧的数量。
• --batch-size: 指定批处理大小。

通过这些配置文件和启动文件，用户可以灵活地配置和运行 MFF-pytorch 项目，进行模型训练和测试。

MFF-pytorch Motion Fused Frames implementation in PyTorch, codes and pretrained models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFF-pytorch