MobileR2L 项目使用教程

MobileR2L 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

MobileR2L 项目目录结构如下：

MobileR2L/
├── data/                # 存放数据集
├── figs/                # 存放图像和可视化结果
├── lens/                # 存放与镜头相关的文件
├── model/               # 模型相关代码，包括教师模型和学生模型
│   ├── teacher/         # 教师模型代码
│   └── student/         # 学生模型代码
├── script/              # 脚本文件，包括训练和测试脚本
├── .gitignore           # Git 忽略文件
├── LICENSE              # 项目许可证
├── README.md            # 项目说明文件
├── annotation.py        # 注释相关代码
├── main.py              # 主程序文件
├── metrics.py           # 评估指标相关代码
├── requirement.txt      # 项目依赖文件
└── utils.py             # 工具函数代码

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py，该文件负责初始化模型、加载数据、配置训练和测试参数，并执行训练和测试过程。以下是一些关键代码片段：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

from data import dataset
from model import teacher_model, student_model
from utils import train, test

# 初始化模型
teacher = teacher_model.TeacherModel()
student = student_model.StudentModel()

# 加载数据集
train_loader = dataset.load_train_data()
test_loader = dataset.load_test_data()

# 配置训练参数
optimizer = optim.Adam(teacher.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 执行训练
train(teacher, train_loader, optimizer, criterion)

# 执行测试
test(teacher, test_loader)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirement.txt，该文件列出了项目依赖的 Python 包。以下是一些关键依赖：

torch
torchvision
torchaudio
pip

此外，项目的训练和测试脚本中也可能包含一些配置参数，例如数据集路径、模型参数等。这些参数通常在脚本的顶部定义，如下所示：

# 配置参数
data_path = 'path/to/dataset'
model_path = 'path/to/model'
batch_size = 32
learning_rate = 0.001

确保在运行脚本之前正确配置这些参数。