Sparse DETR 项目使用教程

Sparse DETR 项目使用教程

目录结构及介绍

Sparse DETR 项目的目录结构如下：

sparse-detr/
├── configs/
├── datasets/
├── figs/
├── models/
├── tools/
├── util/
├── LICENSE
├── NOTICE
├── README.md
├── engine.py
├── main.py
├── requirements.txt

各目录和文件的介绍如下：

• configs/: 包含项目的配置文件。
• datasets/: 用于存放数据集的目录。
• figs/: 存放项目相关的图表文件。
• models/: 包含模型的定义和实现。
• tools/: 包含一些实用工具脚本。
• util/: 包含一些辅助函数和工具。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• NOTICE: 项目的通知文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• engine.py: 项目的主要运行引擎。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

项目的启动文件介绍

main.py 是 Sparse DETR 项目的启动文件。它包含了项目的主要逻辑和运行流程。以下是 main.py 的主要功能：

• 初始化模型和数据集。
• 配置训练和评估参数。
• 启动训练和评估过程。

使用示例如下：

$ GPUS_PER_NODE=8 /tools/run_dist_launch.sh 8 python main.py --with_box_refine --two_stage

项目的配置文件介绍

configs/ 目录包含了项目的配置文件。这些配置文件定义了模型的参数、训练参数、数据集路径等。以下是一些常见的配置文件：

• swint_sparse_detr_rho_0.1.sh: 用于配置 Sparse DETR 模型，其中 rho 表示模型的稀疏度。

配置文件的使用示例如下：

$ GPUS_PER_NODE=8 /tools/run_dist_launch.sh 8 /configs/swint_sparse_detr_rho_0.1.sh

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的行为和训练过程。