AdaCLIP项目使用教程

AdaCLIP项目使用教程

AdaCLIP [ECCV2024] The Official Implementation for ''AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learnable Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection'' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdaCLIP

1. 项目目录结构及介绍

AdaCLIP项目的目录结构如下：

AdaCLIP/
├── app.py              # 项目演示应用的入口文件
├── config.py           # 项目配置文件
├── install.sh          # 自动化安装脚本
├── loss.py             # 损失函数实现
├── requirements.txt    # 项目依赖
├── test.py             # 测试脚本
├── test.sh             # 测试脚本执行命令
├── test_single_image.sh # 单张图像测试脚本
├── train.py            # 训练脚本
├── train.sh            # 训练脚本执行命令
├── data_preprocess/    # 数据预处理脚本和文件
├── dataset/            # 数据集加载相关代码
├── method/             # 项目主要算法实现
├── model_configs/      # 模型配置文件
├── tools/              # 辅助工具代码
├── .gitattributes      # Git属性配置文件
├── .gitignore          # Git忽略文件
├── LICENSE             # 项目许可证文件
├── README.md           # 项目说明文件

以下是每个目录和文件的简要介绍：

• app.py: 项目演示应用的主要入口文件，用于展示项目的功能。
• config.py: 项目配置文件，包含数据路径、模型设置等配置信息。
• install.sh: 自动化安装脚本，用于快速设置项目环境。
• loss.py: 实现项目所需的损失函数。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python包。
• test.py: 测试脚本，用于模型测试。
• test.sh: 测试脚本执行命令，简化测试流程。
• test_single_image.sh: 单张图像测试脚本，用于测试模型对单张图像的预测能力。
• train.py: 训练脚本，用于模型的训练过程。
• train.sh: 训练脚本执行命令，简化训练流程。
• data_preprocess/: 包含数据预处理的相关脚本和文件。
• dataset/: 包含用于加载数据集的代码。
• method/: 包含项目的主要算法实现。
• model_configs/: 包含不同模型的配置文件。
• tools/: 包含项目所需的辅助工具代码。
• .gitattributes: 配置Git属性的文件。
• .gitignore: 指定Git应忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用MIT许可证。
• README.md: 项目说明文件，介绍了项目的基本信息和如何使用。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过app.py文件来实现。该文件负责初始化应用程序，并启动服务，使得用户可以通过Web界面与项目交云。

启动文件的主要功能包括：

• 加载配置文件：读取config.py中的配置信息，用于设置数据路径、模型参数等。
• 初始化模型：根据配置文件加载预训练的模型。
• 设置路由：定义Web应用的路由信息，将用户的请求映射到相应的处理函数。
• 启动服务：启动Web服务，使得应用可以通过指定的端口监听来自用户的请求。

要启动应用程序，可以在项目根目录下运行以下命令：

python app.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是config.py，它包含了项目运行所需的各项配置信息。配置文件的主要内容包括：

• 数据路径配置：指定训练数据、验证数据和测试数据的路径。
• 模型参数配置：定义模型的超参数，如学习率、批次大小等。
• 训练和测试参数：设定训练和测试过程中的参数，如迭代次数、评估频率等。
• 其他配置：如日志记录级别、是否保存图像等。

配置文件的结构如下：

# 数据路径配置
DATA_ROOT = '../datasets'

# 模型参数配置
LEARNING_RATE = 0.001
BATCH_SIZE = 32

# 训练和测试参数
TRAIN_EPOCHS = 50
TEST_FREQUENCY = 10

# 其他配置
LOG_LEVEL = 'INFO'
SAVE FIG = True

用户可以根据自己的需要调整配置文件中的参数，以改变项目的运行行为。

AdaCLIP [ECCV2024] The Official Implementation for ''AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learnable Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection'' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdaCLIP