开源项目 hgr_v2t 使用教程

开源项目 hgr_v2t 使用教程

hgr_v2tCode accompanying the paper "Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgr_v2t

1. 项目的目录结构及介绍

hgr_v2t/
├── annotation/
│   └── RET/
│       ├── int2word.npy
│       ├── word2int.json
│       └── ...
├── public_split/
│   ├── trn_names.npy
│   ├── val_names.npy
│   └── tst_names.npy
├── ordered_feature/
│   └── MP/
│       └── ...
├── README.md
├── LICENSE
└── ...

• annotation/: 包含项目所需的注释文件，如词汇表和角色图。
• public_split/: 包含数据集的分割文件，如训练、验证和测试集的名称。
• ordered_feature/: 包含提取的视频特征文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目的许可证信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 main.py 或 run.py，但由于项目文档中未明确提及，我们假设启动文件为 main.py。

# main.py
import os
import sys
from config import Config
from model import HGRModel

def main():
    config = Config()
    model = HGRModel(config)
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

• main.py: 项目的启动文件，负责加载配置、初始化模型并开始训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 config.py 或 settings.py，我们假设配置文件为 config.py。

# config.py
class Config:
    def __init__(self):
        self.batch_size = 32
        self.learning_rate = 0.001
        self.num_epochs = 100
        self.data_path = 'path/to/data'
        self.model_path = 'path/to/model'
        self.log_path = 'path/to/log'

• config.py: 包含项目的配置参数，如批量大小、学习率、训练周期等。

以上是基于开源项目 hgr_v2t 的假设性教程，具体内容可能需要根据实际项目代码进行调整。

hgr_v2tCode accompanying the paper "Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgr_v2t