PoSFeat 开源项目使用教程

PoSFeat 开源项目使用教程

PoSFeat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PoSFeat

1. 项目目录结构及介绍

PoSFeat 项目的目录结构如下：

PoSFeat/
├── configs/
│   ├── train_desc.yaml
│   ├── train_kp.yaml
│   └── ...
├── datasets/
│   └── ...
├── evaluations/
│   └── ...
├── imgs/
│   └── ...
├── losses/
│   └── ...
├── managers/
│   └── ...
├── networks/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── extract.py
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 train_desc.yaml 和 train_kp.yaml，用于配置训练和评估的参数。
• datasets/: 存放训练和评估所需的数据集。
• evaluations/: 包含评估代码和评估结果的存储目录。
• imgs/: 存放项目中使用的图像文件。
• losses/: 包含自定义的损失函数。
• managers/: 包含管理类文件，如数据加载和管理。
• networks/: 包含神经网络模型的定义。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• extract.py: 特征提取脚本。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练描述子网络和关键点检测网络。启动训练的命令如下：

python train.py --config /configs/train_desc.yaml

extract.py

extract.py 是特征提取脚本，用于从图像中提取 PoSFeat 特征。启动特征提取的命令如下：

python extract.py --config /configs/extract_hpatches.yaml

3. 项目配置文件介绍

train_desc.yaml

train_desc.yaml 是训练描述子网络的配置文件，包含以下主要配置项：

• data_config_train: 训练数据的配置，包括数据路径等。
• optimizer: 优化器配置，如学习率、优化器类型等。
• visualization: 训练过程中的可视化配置。

train_kp.yaml

train_kp.yaml 是训练关键点检测网络的配置文件，包含以下主要配置项：

• data_config_train: 训练数据的配置，包括数据路径等。
• optimizer: 优化器配置，如学习率、优化器类型等。
• visualization: 训练过程中的可视化配置。

extract_hpatches.yaml

extract_hpatches.yaml 是用于 HPatches 数据集特征提取的配置文件，包含以下主要配置项：

• data_path: 数据集路径。
• detector_config: 检测器配置。
• use_sift: 是否使用 SIFT 特征。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整训练和特征提取的参数，以适应不同的需求和数据集。

PoSFeat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PoSFeat