多模态多任务遮罩自编码器（MultiMAE）开源项目指南

多模态多任务遮罩自编码器（MultiMAE）开源项目指南

MultiMAE MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders, ECCV 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiMAE

一、项目目录结构及介绍

MultiMAE 是一个基于 Vision Transformer 的高效多模态预训练策略项目，旨在 ECCV 2022 上发表的工作。以下是其主要目录结构及其简要说明：

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├── assets             # 资源文件夹，可能包含图标、示例数据等
├── cfgs               # 配置文件夹，存放各种实验设置
├── multimae           # 核心代码，实现了多模态Transformer的逻辑
├── tools              # 工具脚本，用于辅助运行实验
├── utils              # 辅助函数集合，提供通用的功能支持
├── .gitattributes     # Git属性文件，定义了某些文件的处理方式
├── .gitignore         # Git忽略文件列表
├── FINETUNING.md      # 细调指导文档
├── MULTIPIECE_MD.md   # 可能是拼写错误，应理解为项目的主要介绍文档或额外文档
├── PRETRAINING.md     # 预训练指导文档
├── README.md          # 项目主读我文件，包含概述和快速入门信息
├── SETUP.md           # 设置指南，帮助用户配置环境
├── requirements.txt   # 项目依赖清单
└── 各种py文件         # 包含核心功能实现，如预训练、细调的具体脚本

二、项目的启动文件介绍

虽然具体入口文件没有明确提及，但从文件结构推测，预训练和细调任务通常通过以下几类Python脚本来启动：

• run_pretraining_multimae.py: 用于执行MultiMAE的预训练过程。
• run_finetuning_*_py: 其中星号(*)表示不同的下游任务，如run_finetuning_cls.py, run_finetuning_depth.py, run_finetuning_semseg.py, run_finetuning_taskonomy.py，这些脚本用于模型的特定任务细调。

启动项目之前，需要详细阅读SETUP.md来正确配置环境，并依据PRETRAINING.md或FINETUNING.md文档来准备数据集和参数配置。

三、项目的配置文件介绍

配置文件一般位于cfgs目录下，每个.yaml文件或者在代码中指定的配置对象，都包含了实验的关键设置，包括但不限于：

• 模型架构：使用的Transformer模型类型（如ViT-B）以及是否为多模态版本。
• 训练设置：如批次大小、学习率、预训练或细调的轮数。
• 数据集路径：指定了用于预训练或细调的数据集位置。
• 多模态设置：当适用时，指定不同模态（如RGB、深度图D、语义S）的处理方法。
• 掩码策略：MultiMAE的掩码规则，决定哪些部分会被遮挡并需重建。

配置文件允许用户定制化实验，调整以适应不同的硬件资源和研究需求。确保在进行实验前仔细审查并可能修改这些配置以匹配你的具体场景。请务必参考项目中的具体配置文件和相关文档以获得完整的细节。

MultiMAE MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders, ECCV 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiMAE