【亲测免费】 Social-STGCNN 项目使用教程

Social-STGCNN 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Social-STGCNN 项目的目录结构如下：

Social-STGCNN/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

目录介绍：

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• utils/: 包含项目中使用的各种辅助函数和工具。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• test.py: 用于测试模型的脚本。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 Social-STGCNN 模型的主要脚本。它包含了模型的训练逻辑、数据加载和模型保存等功能。

test.py

test.py 是用于测试已训练模型的脚本。它包含了模型的加载、测试数据加载和性能评估等功能。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是 Social-STGCNN 项目的配置文件，用于设置训练和测试过程中的各种参数。以下是配置文件的一个示例：

data:
  path: "data/trajectories.csv"
  batch_size: 32

model:
  hidden_size: 128
  num_layers: 2

training:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

testing:
  checkpoint_path: "checkpoints/best_model.pth"

配置项介绍：

• data: 数据相关的配置，包括数据路径和批量大小。
• model: 模型相关的配置，包括隐藏层大小和层数。
• training: 训练相关的配置，包括训练轮数和学习率。
• testing: 测试相关的配置，包括模型检查点路径。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的训练和测试需求。