D-FINE 项目使用说明

D-FINE 项目使用说明

D-FINE D-FINE: Redefine Regression Task of DETRs as Fine-grained Distribution Refinement 💥💥💥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/df/D-FINE

1. 项目目录结构及介绍

D-FINE 项目目录结构如下：

D-FINE/
├── .github/
│   └── workflows/
├── configs/
├── reference/
├── src/
├── tools/
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── README_cn.md
├── README_ja.md
├── requirements.txt
└── train.py

• .github/workflows/：存放 GitHub Actions 的配置文件，用于自动化项目的某些流程，如代码风格检查、持续集成等。
• configs/：包含项目的配置文件，用于定义训练和测试时的参数。
• reference/：存放项目相关的参考文件。
• src/：项目的核心源代码目录。
• tools/：包含一些项目辅助工具脚本。
• .gitignore：定义了 Git 忽略的文件和目录。
• .pre-commit-config.yaml：预提交钩子配置文件，用于在提交代码前进行一些检查。
• Dockerfile：用于构建项目镜像的 Docker 配置文件。
• LICENSE：项目的许可证文件。
• README.md、README_cn.md、README_ja.md：项目的说明文档，分别提供英文、简体中文和日语版本。
• requirements.txt：定义了项目依赖的 Python 包。
• train.py：项目的启动文件，用于开始训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 train.py。该文件负责初始化训练环境、读取配置文件、加载模型和数据集，以及开始训练过程。以下是 train.py 的主要部分：

import argparse
from src.train import train_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="D-FINE training script")
    # 这里添加了命令行参数解析
    args = parser.parse_args()
    
    # 根据解析的参数配置训练环境
    # 加载配置文件
    # 加载模型和数据集
    # 开始训练模型

if __name__ == "__main__":
    main()

在终端中，可以通过以下命令来启动训练：

python train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件存放在 configs/ 目录下，这些文件定义了模型训练和测试时的参数，例如数据集路径、模型结构、训练超参数等。配置文件通常采用 YAML 格式，例如 coco_detection.yml：

train_dataloader:
  img_folder: /data/COCO2017/train2017/
  ann_file: /data/COCO2017/annotations/instances_train2017.json
val_dataloader:
  img_folder: /data/COCO2017/val2017/
  ann_file: /data/COCO2017/annotations/instances_val2017.json
# 其他配置参数...

这些配置文件在 train.py 中被读取，并用于设置训练过程中的各项参数。

D-FINE D-FINE: Redefine Regression Task of DETRs as Fine-grained Distribution Refinement 💥💥💥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/df/D-FINE