ECO-pytorch 项目使用教程

ECO-pytorch 项目使用教程

ECO-pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ECO-pytorch

1. 项目目录结构及介绍

ECO-pytorch/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   ├── download_models.sh
│   └── ...
├── ops/
│   └── ...
├── pyActionRecog/
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── run_ECOLite_kinetics.sh
│   ├── run_c3dres_kinetics.sh
│   └── ...
├── tf_model_zoo/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── dataset.py
├── gen_dataset_lists.py
├── main.py
├── models.py
├── opts.py
├── run_demo_ECO_Full.sh
├── run_demo_ECO_Lite.sh
└── transforms.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集相关文件。
• models/: 存放模型文件和下载预训练模型的脚本 download_models.sh。
• ops/: 存放操作相关的代码文件。
• pyActionRecog/: 存放视频动作识别相关的代码文件。
• scripts/: 存放运行脚本，如 run_ECOLite_kinetics.sh 和 run_c3dres_kinetics.sh。
• tf_model_zoo/: 存放TensorFlow模型相关的文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• dataset.py: 数据集处理相关代码。
• gen_dataset_lists.py: 生成数据集列表的脚本。
• main.py: 项目主启动文件。
• models.py: 模型定义相关代码。
• opts.py: 项目配置文件。
• run_demo_ECO_Full.sh: 运行ECO Full模型的脚本。
• run_demo_ECO_Lite.sh: 运行ECO Lite模型的脚本。
• transforms.py: 数据变换相关代码。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型。以下是该文件的主要功能：

• 初始化模型: 根据配置文件加载预训练模型或从头开始训练。
• 加载数据: 从指定路径加载数据集，并进行预处理。
• 训练模型: 根据配置文件中的参数进行模型训练。
• 评估模型: 在训练过程中或训练结束后对模型进行评估。

启动命令示例

python main.py --config_file=config.json

3. 项目配置文件介绍

opts.py

opts.py 是项目的配置文件，包含了训练和评估过程中所需的各种参数。以下是该文件中的一些关键配置项：

• pretrained_parts: 指定是否使用预训练模型，可选值为 scratch（从头开始训练）或 finetune（微调预训练模型）。
• batch_size: 指定训练时的批量大小。
• learning_rate: 指定学习率。
• num_epochs: 指定训练的轮数。
• dataset_path: 指定数据集的路径。

配置文件示例

# opts.py

class Opts:
    def __init__(self):
        self.pretrained_parts = 'finetune'
        self.batch_size = 32
        self.learning_rate = 0.001
        self.num_epochs = 100
        self.dataset_path = 'path/to/dataset'

通过修改 opts.py 中的配置项，可以灵活调整训练和评估过程中的参数。

ECO-pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ECO-pytorch