UniFormerV2 开源项目教程

UniFormerV2 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniFormerV2

1. 项目的目录结构及介绍

UniFormerV2 项目的目录结构如下：

UniFormerV2/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── uniformalv2/
│   ├── __init__.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base_model.py
│   │   ├── transformer.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_utils.py
│   │   ├── metrics.py
│   ├── config/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── default_config.yaml
│   ├── main.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• uniformalv2/: 项目主目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • models/: 模型相关文件。
    • base_model.py: 基础模型定义。
    • transformer.py: 转换器模型定义。
  • utils/: 工具类文件。
    • data_utils.py: 数据处理工具。
    • metrics.py: 评估指标工具。
  • config/: 配置文件目录。
    • default_config.yaml: 默认配置文件。
  • main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件包含了项目的主要逻辑和启动代码。以下是 main.py 的主要内容：

import argparse
from uniformalv2.config import load_config
from uniformalv2.models import create_model
from uniformalv2.utils import data_utils, metrics

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="UniFormerV2")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/default_config.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model = create_model(config)
    data = data_utils.load_data(config)
    metrics.evaluate(model, data)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• main.py: 主启动文件，负责加载配置、创建模型、加载数据和评估模型。
  • argparse: 用于解析命令行参数。
  • load_config: 加载配置文件。
  • create_model: 根据配置创建模型。
  • data_utils.load_data: 加载数据。
  • metrics.evaluate: 评估模型性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config/default_config.yaml。该文件包含了项目的各种配置参数。以下是 default_config.yaml 的部分内容：

model:
  type: "transformer"
  params:
    num_layers: 6
    d_model: 512
    num_heads: 8
    d_ff: 2048
    dropout: 0.1

data:
  path: "data/dataset.csv"
  batch_size: 32
  shuffle: true

training:
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001
  optimizer: "adam"

配置文件介绍

• model: 模型配置。
  • type: 模型类型。
  • params: 模型参数。
    • num_layers: 层数。
    • d_model: 模型维度。
    • num_heads: 注意力头数。
    • d_ff: 前馈网络维度。
    • dropout: dropout 比例。
• data: 数据配置。
  • path: 数据路径。
  • batch_size: 批次大小。
  • shuffle: 是否打乱数据。
• `training

UniFormerV2 [ICCV2023] UniFormerV2: Spatiotemporal Learning by Arming Image ViTs with Video UniFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniFormerV2