《GIM 项目安装与配置指南》

《GIM 项目安装与配置指南》

gim GIM: Learning Generalizable Image Matcher From Internet Videos (ICLR 2024 Spotlight) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gim1/gim

1. 项目基础介绍

GIM（Generalizable Image Matcher）项目是一个从互联网视频学习通用图像匹配器的开源项目。该项目的主要目的是通过训练，使模型能够从视频帧中学习并提取出可靠的像素级对应关系，进而用于图像匹配。该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 深度学习框架：使用 PyTorch 作为深度学习框架，用于模型的定义、训练和测试。
• 图像处理库：利用 OpenCV 和 Albumentations 进行图像的读取、预处理和增强。
• 数据集处理：采用自定义的数据集处理流程，通过 YouTube 视频提取帧并生成训练数据。
• 模型训练：使用 PyTorch Lightning 来简化模型的训练流程，支持分布式训练。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保你的系统中已经安装了 Python（建议版本 3.8 或以上）。
• 安装 conda，用于管理 Python 环境和依赖。
• 准备好 YouTube 上相关视频的链接，用于后续的数据集准备。

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

首先，在命令行中运行以下命令来克隆项目仓库：

git clone https://github.com/xuelunshen/gim.git
cd gim

步骤 2：创建和激活 conda 环境

接着，创建一个新的 conda 环境并激活它：

conda create -n gim python=3.9
conda activate gim

步骤 3：安装依赖

在激活的环境中，安装项目所需的依赖：

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
conda install xformers -c xformers
pip install albumentations==1.0.1 --no-binary=imgaug,albumentations
pip install colour-demosaicing==0.2.2
pip install pytorch-lightning==1.5.10
pip install opencv-python==4.5.3.56
pip install imagesize==1.2.0
pip install kornia==0.6.10
pip install einops==0.3.0
pip install loguru==0.5.3
pip install joblib==1.0.1
pip install yacs==0.1.8
pip install h5py==3.1.0
pip install matplotlib
pip install omegaconf
pip install triton

步骤 4：准备数据集

将 YouTube 视频的链接放入 video_list.txt 文件中，然后按照项目说明进行视频帧的提取和处理。

步骤 5：运行示例代码

最后，可以尝试运行项目中的示例代码，以验证安装是否成功：

python demo.py --model gim_roma

以上步骤就是 GIM 项目的详细安装和配置指南，按照这些步骤操作，就可以成功搭建 GIM 项目的基础环境。

gim GIM: Learning Generalizable Image Matcher From Internet Videos (ICLR 2024 Spotlight) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gim1/gim