Tiny Faces PyTorch 项目使用教程

Tiny Faces PyTorch 项目使用教程

tiny-faces-pytorchFinding Tiny Faces in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiny-faces-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

tiny-faces-pytorch/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── wider_face.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── tiny_faces.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── eval.py
│   └── ...
├── train.py
├── eval.py
├── config.py
├── README.md
└── ...

• data/: 包含数据处理的相关脚本，如 wider_face.py 用于处理 WIDER Face 数据集。
• models/: 包含模型的定义，如 tiny_faces.py 定义了 Tiny Faces 模型。
• utils/: 包含各种实用工具脚本，如 eval.py 用于模型评估。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• eval.py: 评估模型的主脚本。
• config.py: 配置文件，包含训练和评估的参数设置。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 Tiny Faces 模型的主脚本。它包含了模型训练的所有步骤，如数据加载、模型初始化、损失函数定义、优化器设置等。使用方法如下：

python train.py --config config.py

eval.py

eval.py 是用于评估 Tiny Faces 模型的主脚本。它包含了模型评估的所有步骤，如数据加载、模型加载、评估指标计算等。使用方法如下：

python eval.py --config config.py

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含了训练和评估过程中需要用到的各种参数。以下是一些关键配置项的介绍：

# 数据集路径
DATA_DIR = 'path/to/dataset'

# 模型保存路径
SAVE_DIR = 'path/to/save/model'

# 预训练模型路径
PRETRAINED_MODEL = 'path/to/pretrained/model'

# 训练参数
BATCH_SIZE = 32
NUM_EPOCHS = 100
LEARNING_RATE = 0.001

# 评估参数
EVAL_BATCH_SIZE = 32

通过修改 config.py 中的参数，可以灵活地调整训练和评估的配置。

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以上是 Tiny Faces PyTorch 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。

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