Unbiased Teacher 开源项目教程

Unbiased Teacher 开源项目教程

unbiased-teacher PyTorch code for ICLR 2021 paper Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unbiased-teacher

1. 项目的目录结构及介绍

unbiased-teacher/
├── configs/
│   ├── base_config.yaml
│   └── ...
├── datasets/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• configs/: 存放项目的配置文件，如 base_config.yaml。
• datasets/: 存放数据集相关的代码和脚本。
• models/: 存放模型定义和实现的相关代码。
• scripts/: 存放项目的启动脚本，如 train.py。
• tests/: 存放测试代码。
• README.md: 项目的介绍文档。
• requirements.txt: 项目的依赖包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，其中最重要的启动文件是 train.py。

train.py

train.py 是项目的主要启动文件，用于训练模型。它通常会读取配置文件中的参数，加载数据集，初始化模型，并开始训练过程。

# 示例代码片段
from configs import base_config
from models import MyModel
from datasets import MyDataset

def main():
    config = base_config.load()
    model = MyModel(config)
    dataset = MyDataset(config)
    # 训练过程
    ...

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，其中 base_config.yaml 是基础配置文件。

base_config.yaml

base_config.yaml 包含了项目运行所需的各种配置参数，如数据集路径、模型参数、训练超参数等。

# 示例配置文件
dataset:
  path: "path/to/dataset"
  batch_size: 32

model:
  learning_rate: 0.001
  num_layers: 10

training:
  epochs: 100
  save_interval: 10

• dataset: 数据集相关的配置，如路径和批量大小。
• model: 模型相关的配置，如学习率和层数。
• training: 训练过程的配置，如训练轮数和保存间隔。

通过修改这些配置文件，用户可以自定义项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

unbiased-teacher PyTorch code for ICLR 2021 paper Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unbiased-teacher