RALF项目使用说明

RALF项目使用说明

RALF [CVPR24 Oral] Official repository for RALF: Retrieval-Augmented Layout Transformer for Content-Aware Layout Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ralf1/RALF

1. 项目目录结构及介绍

RALF（Retrieval-Augmented Layout Transformer）项目是一个用于内容感知布局生成的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

RALF/
├── configs/             # 存储配置文件
├── data_splits/         # 数据集划分文件
├── image2layout/        # 图像处理相关脚本
├── scripts/             # 执行脚本，包括训练、评估等
├── tests/               # 测试脚本
├── .dockerignore        # Docker构建时排除的文件
├── .gitignore           # Git忽略文件
├── Dockerfile           # Docker构建文件
├── LICENSE              # 项目许可证
├── README.md            # 项目说明文档
├── eval.py              # 评估脚本
├── eval_unanno.py       # 无注释评估脚本
├── pyproject.toml       # 项目依赖和配置

• configs/：包含不同方法和数据集的配置文件，如RALF和Autoreg的配置。
• data_splits/：包含数据集划分的详细信息，如训练集、验证集、测试集的文件名。
• image2layout/：包含图像预处理和布局生成的相关脚本。
• scripts/：包含用于训练、评估和启动实验的脚本。
• tests/：包含用于测试项目功能的脚本。
• .dockerignore：在Docker构建时指定不应包含的文件和目录。
• .gitignore：在Git版本控制时指定不应跟踪的文件和目录。
• Dockerfile：用于创建项目运行环境的Docker镜像。
• LICENSE：项目的许可证信息。
• README.md：项目的说明文档，提供项目的基本信息和如何使用。
• eval.py和eval_unanno.py：用于评估模型性能的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于scripts/目录下的脚本。以下是一些主要的启动文件及其用途：

• end_to_end.sh：一个封装脚本，用于执行训练、推理和评估的整个流程。
• train/autoreg_cgl.sh和train/ralf_cgl.sh：分别用于启动Autoreg Baseline和RALF模型的训练过程。
• exec.sh：用于在Docker容器中执行bash命令。

例如，要启动RALF模型在CGL数据集上的无约束生成任务，可以使用以下命令：

bash scripts/run_job/end_to_end.sh 0 ralf cgl uncond

这里的0是GPU的ID，ralf指定使用RALF模型，cgl指定数据集为CGL，uncond指定任务类型为无约束生成。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs/目录下，每个配置文件对应一种模型和数据集组合。配置文件使用.sh后缀，包含模型的超参数和设置。

例如，autoreg_cgl.sh可能包含以下内容：

DEBUG=False
DATASET_TYPE=cgl
BATCH_SIZE=16
LEARNING_RATE=0.001
MAX_EPOCHS=100
...

这些配置指定了是否开启调试模式、数据集类型、批处理大小、学习率和最大训练周期等。在启动训练之前，用户可能需要根据实际情况调整这些参数。

RALF [CVPR24 Oral] Official repository for RALF: Retrieval-Augmented Layout Transformer for Content-Aware Layout Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ralf1/RALF