CVWC2019-Amur-Tiger-Re-ID 项目使用教程-优快云博客

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CVWC2019-Amur-Tiger-Re-ID 项目使用教程

CVWC2019-Amur-Tiger-Re-ID:trophy: Code for 1st Place Soluition in both the Tiger Re-ID in the plain track and Tiger Re-ID in the wild track (CVWC) @ ICCV19 Workshop.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVWC2019-Amur-Tiger-Re-ID

1. 项目的目录结构及介绍

CVWC2019-Amur-Tiger-Re-ID/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── images/
│   └── videos/
├── models/
│   ├── backbone/
│   └── utils/
├── configs/
│   └── default_config.yaml
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── utils.py
├── README.md
└── requirements.txt

data/: 存储项目所需的数据，包括标注文件、图片和视频。
models/: 包含模型的主干网络和相关工具函数。
configs/: 项目的配置文件，如 default_config.yaml。
scripts/: 包含训练、评估脚本及其他工具函数。
README.md: 项目说明文档。
requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

训练脚本

scripts/train.py 是用于启动训练过程的脚本。使用方法如下：

python scripts/train.py --config configs/default_config.yaml

评估脚本

scripts/evaluate.py 是用于评估模型性能的脚本。使用方法如下：

python scripts/evaluate.py --config configs/default_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

configs/default_config.yaml 是项目的默认配置文件，包含以下关键配置项：

data:
  train_path: "data/annotations/train.json"
  val_path: "data/annotations/val.json"
  test_path: "data/annotations/test.json"
  image_dir: "data/images/"
  video_dir: "data/videos/"

model:
  backbone: "resnet50"
  num_classes: 92

train:
  batch_size: 32
  num_epochs: 50
  learning_rate: 0.001

evaluate:
  batch_size: 32

data: 数据路径配置。
model: 模型配置，包括主干网络和类别数。
train: 训练参数配置，如批大小、训练轮数和学习率。
evaluate: 评估参数配置，如批大小。

通过修改 default_config.yaml 文件，可以调整项目的各项配置参数。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考