Diffusion 项目使用教程

Diffusion 项目使用教程

diffusion Efficient Diffusion for Image Retrieval 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dif/diffusion

1. 项目目录结构及介绍

diffusion/
├── data/
│   └── tmp/
├── dataset.py
├── diffusion.py
├── evaluate.py
├── knn.py
├── mat2npy.py
├── rank.py
├── slides.pdf
├── .gitignore
├── LICENSE
├── Makefile
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 存放项目数据文件的目录，其中 tmp/ 是临时文件夹。
• dataset.py: 处理数据集的脚本。
• diffusion.py: 核心扩散算法实现。
• evaluate.py: 评估模型性能的脚本。
• knn.py: 实现 k-近邻算法的脚本。
• mat2npy.py: 将 .mat 文件转换为 .npy 文件的脚本。
• rank.py: 排序和检索相关功能的脚本。
• slides.pdf: 项目介绍和方法的演示文稿。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• Makefile: 项目构建和运行配置文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。

2. 项目启动文件介绍

Makefile

Makefile 是项目的启动文件，包含了项目的构建和运行命令。通过 Makefile，你可以执行以下操作：

• 下载文件: make download
• 转换文件格式: make mat2npy
• 运行排序和检索: make rank

示例命令

# 下载实验所需的文件
make download

# 将 .mat 文件转换为 .npy 文件
make mat2npy

# 运行排序和检索
make rank

3. 项目的配置文件介绍

Makefile

Makefile 中包含了项目的配置参数，你可以根据需要修改这些参数。

• DATASET: 数据集名称，例如 Oxford5k 或 Paris6k。
• FEATURE_TYPE: 特征类型，用于测试不同数据集和特征类型的组合。
• truncation_size: 截断大小，默认值为 1000。对于大型数据集如 Oxford105k 和 Paris106k，可以将其调整为 5000 以提高性能。

示例配置

DATASET = Oxford5k
FEATURE_TYPE = SIFT
truncation_size = 1000

通过修改 Makefile 中的这些参数，你可以自定义项目的运行环境和配置。

diffusion Efficient Diffusion for Image Retrieval 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dif/diffusion