MixFormer 开源项目教程

MixFormer 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MixFormer

1. 项目的目录结构及介绍

MixFormer 项目的目录结构如下：

MixFormer/
├── configs/
│   ├── mixformer_vit.yaml
│   └── ...
├── datasets/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── lib/
│   ├── models/
│   │   ├── mixformer_vit.py
│   │   └── ...
│   ├── utils/
│   │   ├── box_ops.py
│   │   └── ...
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── test_models.py
│   └── ...
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 mixformer_vit.yaml。
• datasets/: 存放数据集相关文件和说明文档。
• lib/: 核心代码库，包括模型定义、工具函数等。
  • models/: 模型定义文件，如 mixformer_vit.py。
  • utils/: 工具函数，如 box_ops.py。
• scripts/: 脚本文件，如训练脚本 train.py。
• tests/: 测试文件，如模型测试 test_models.py。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py，该文件用于启动训练过程。

启动文件介绍

• train.py: 该脚本负责加载配置、初始化模型、加载数据集并开始训练。

使用方法：

python scripts/train.py --config configs/mixformer_vit.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，主要配置文件是 mixformer_vit.yaml。

配置文件介绍

• mixformer_vit.yaml: 该配置文件定义了模型的参数、训练的超参数、数据集路径等。

配置文件示例：

model:
  name: 'mixformer_vit'
  backbone: 'vit_base'
  num_classes: 1000

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

dataset:
  path: 'datasets/imagenet'
  transform: 'default'

配置文件参数说明

• model: 定义模型的名称、骨干网络和类别数。
• train: 定义训练的批大小、学习率和训练轮数。
• dataset: 定义数据集的路径和数据增强方法。

通过以上配置文件，可以灵活调整模型和训练参数，以适应不同的训练需求。

MixFormer [CVPR 2022 Oral] MixFormer: End-to-End Tracking with Iterative Mixed Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MixFormer