Video-K-Net 项目使用教程

Video-K-Net 项目使用教程

Video-K-Net [CVPR-2022 (oral)]-Video K-Net: A Simple, Strong, and Unified Baseline for Video Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Video-K-Net

1. 项目的目录结构及介绍

Video-K-Net/
├── configs/
│   ├── video_knet_vis/
│   │   └── video_knet_vis/
│   │       └── knet_track_r50_1x_youtubevis.py
│   └── ...
├── tools/
│   ├── slurm_train.sh
│   ├── dist_test_whole_video.sh
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，用于定义训练和测试的参数。
  • video_knet_vis/: 视频实例分割的配置文件目录。
    • knet_track_r50_1x_youtubevis.py: 具体的配置文件，定义了使用R-50模型进行1倍学习率的YouTubeVIS数据集训练。
• tools/: 包含项目的工具脚本，用于启动训练和测试。
  • slurm_train.sh: 用于启动训练的脚本。
  • dist_test_whole_video.sh: 用于启动测试的脚本。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

训练启动文件

# 使用8个GPU训练Video K-Net VIS模型
GPUS=8
sh tools/slurm_train.sh $PARTITION video_knet_vis configs/video_knet_vis/video_knet_vis/knet_track_r50_1x_youtubevis.py $WORK_DIR --load-from /path_to_knet_instance_coco

测试启动文件

# 使用8个GPU测试Video K-Net VIS模型
GPUS=8
sh tools/dist_test_whole_video.sh $PARTITION video_knet_vis configs/video_knet_vis/video_knet_vis/knet_track_r50_1x_youtubevis.py $WORK_DIR --format-only

3. 项目的配置文件介绍

配置文件路径

configs/video_knet_vis/video_knet_vis/knet_track_r50_1x_youtubevis.py

配置文件内容概述

该配置文件定义了训练和测试的具体参数，包括：

• 模型参数: 定义了使用的模型架构，如R-50。
• 数据集参数: 定义了使用的数据集，如YouTubeVIS。
• 训练参数: 定义了学习率、批量大小、训练轮数等。
• 测试参数: 定义了测试时的输出格式和保存路径。

通过修改这些参数，用户可以根据自己的需求定制训练和测试流程。

Video-K-Net [CVPR-2022 (oral)]-Video K-Net: A Simple, Strong, and Unified Baseline for Video Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Video-K-Net