Temporal Relation Networks（TRN-pytorch）使用手册-优快云博客

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Temporal Relation Networks（TRN-pytorch）使用手册

TRN-pytorch Temporal Relation Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TRN-pytorch

项目概述

本指南旨在帮助开发者理解和应用zhoubolei/TRN-pytorch，一个基于PyTorch实现的Temporal Relation Networks框架，专为视频中的动作识别设计。此项目在ECCV'18被接受，并提供了一种有效的方法来捕捉视频中动作之间的时序关系。

1. 目录结构及介绍

以下是TRN-pytorch项目的基本目录结构及其简介：

TRN-pytorch/
 ├── model_zoo             # 预训练模型存放处
 ├── ops                   # 自定义运算模块
 ├── pretrain              # 预训练相关代码或数据
 ├── sample_data           # 样本数据集
 │   └── ...
 ├── .gitignore            # Git忽略文件配置
 ├── .gitmodules           # 子模块配置信息
 ├── LICENSE               # 许可证文件
 ├── README.md             # 项目的主要说明文件
 ├── TRNmodule.py          # 核心模块，实现了Temporal Relation Network
 ├── ...                   # 其它源码文件，如数据处理、训练、测试脚本等

TRNmodule.py 是项目的核心，包含了Temporal Relation Network的实现。
sample_data 包含示例视频及其处理后的帧，用于快速验证模型。
main.py, test_models.py, 和 test_video.py 分别是主要的训练、模型测试和视频预测脚本。
config相关 文件虽然未特别指出，但通常项目会通过特定的配置文件进行参数设置，尽管在此列出的目录结构未直接展示配置文件，一般情况下这些设置分散在代码中或以命令行参数形式出现。

2. 启动文件介绍

主要启动脚本：`main.py`

使用main.py文件可以开始训练过程。这个脚本需要一些必要的命令行参数来指定如网络架构(--arch)、输入片段数量(--num_segments)、共识类型(比如TRN或TRNmultiscale)--consensus_type以及数据集(--dataset)等。一个典型的训练命令例子如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py something RGB --arch BNInception --num_segments 3 --consensus_type TRN --batch-size 64

测试脚本：`test_models.py`, `test_video.py`

test_models.py 用于评估已经训练好的模型。
test_video.py 则更加实用，允许你对单个视频文件应用预训练模型并显示预测结果。

3. 配置文件介绍

虽然该项目没有明确的传统配置文件（如.yaml或.json），但配置主要是通过修改main.py中的命令行参数或直接在代码内定义变量完成的。例如，数据集路径、模型参数、训练批次大小等都可以视为“配置”部分，它们需要手动在运行脚本前设定。对于更复杂的配置需求，可能需要查看每个脚本内的默认参数设置，并根据需要调整。