Coral-CNN 项目使用教程

Coral-CNN 项目使用教程

coral-cnn Rank Consistent Ordinal Regression for Neural Networks with Application to Age Estimation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coral-cnn

1. 项目目录结构及介绍

coral-cnn/
├── datasets/
│   ├── image-preprocessing-code/
│   └── train-test-csv/
├── experiment-logs/
├── figure2/
├── github-images/
├── model-code/
├── single-image-prediction__w-pretrained-models/
├── table1/
├── table2/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── coral-implementation-recipe.ipynb
└── logo.png

目录结构介绍

• datasets/: 包含数据集的预处理代码和训练/测试数据的CSV文件。

  • image-preprocessing-code/: 数据集的预处理代码。
  • train-test-csv/: 训练和测试数据的CSV文件。

• experiment-logs/: 包含训练日志文件。

• figure2/: 包含项目中使用的图表文件。

• github-images/: 包含GitHub相关的图片文件。

• model-code/: 包含模型的代码文件，包括不同数据集和损失函数的实现。

• single-image-prediction__w-pretrained-models/: 包含使用预训练模型进行单张图片预测的代码和说明。

• table1/ 和 table2/: 包含项目中使用的表格文件。

• .gitignore: Git忽略文件配置。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的说明文档。

• coral-implementation-recipe.ipynb: 包含项目实现的Jupyter Notebook文件。

• logo.png: 项目的Logo图片。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 model-code/ 目录下，文件命名格式为 <dataset>-<loss>.py，例如 afad-coral.py。这些文件用于训练模型，并根据不同的数据集和损失函数进行配置。

示例启动文件

# afad-coral.py

# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import AFADDataset
from model import CoralCNN

# 设置随机种子
seed = 1
torch.manual_seed(seed)

# 设置CUDA设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载数据集
train_dataset = AFADDataset(root='path/to/afad', split='train')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 初始化模型
model = CoralCNN().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

启动命令

python model-code/afad-coral.py --seed 1 --cuda 0 --outpath afad-model1

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行设置，例如 --seed、--cuda 和 --outpath。这些参数在启动文件中被解析并用于配置训练过程。

配置参数说明

• --seed : 设置随机种子，用于训练集的洗牌和模型权重的初始化。
• --cuda : 设置CUDA设备编号，用于指定GPU进行训练。
• --outpath : 设置训练日志和模型参数的保存路径。

示例配置

python model-code/afad-coral.py --seed 1 --cuda 0 --outpath afad-model1

以上命令将使用随机种子 1，在CUDA设备 0 上训练模型，并将训练日志和模型参数保存到 afad-model1 目录中。

---

通过以上步骤，您可以顺利启动并配置 Coral-CNN 项目，进行模型的训练和预测。

coral-cnn Rank Consistent Ordinal Regression for Neural Networks with Application to Age Estimation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coral-cnn