CLIPN安装与使用指南

CLIPN安装与使用指南

CLIPN ICCV 2023: CLIPN for Zero-Shot OOD Detection: Teaching CLIP to Say No 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLIPN

1. 项目目录结构及介绍

CLIPN 是一个基于 ICCV 2023 的研究，旨在提升 CLIP 在零样本外类检测（OOD Detection）的能力。该项目的GitHub仓库结构设计合理，便于开发者快速上手。以下是其主要的目录结构及其简介：

• / 根目录，存放了项目的主说明文档 README.md 和许可证文件 LICENSE。
• /hand-crafted 包含使用手工制作提示的手动版本代码。
• /src 存放核心源代码，包括学习型提示的实现。
• gitignore: 列出了Git应该忽略的文件类型或文件夹。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python库列表，用于环境搭建。
• LICENSE: 项目使用的MIT许可协议详情。
• README.md: 项目的主要读我文件，包含了项目简介、亮点、安装步骤、数据准备指示等重要信息。

2. 项目的启动文件介绍

在成功配置好开发环境后，CLIPN提供了关键的脚本来启动不同的任务。特别是对于模型评估，重点关注位于 /src 或 /hand-crafted 目录下的执行脚本。例如：

• zero_shot_infer.py: 这是进行零样本推理的关键脚本。通过执行此脚本，可以对模型进行测试，评估其在不同数据集上的零样本外类检测性能。典型的启动命令如下所示：

  python3 /src/zero_shot_infer.py
  

  或者如果是手工提示的版本，则路径可能指向 /hand-crafted 中相应的脚本。

3. 项目的配置文件介绍

虽然直接的配置文件路径没有被特别提及，通常在此类机器学习项目中，配置细节会存储在独立的.yaml或.json文件中，便于用户定制实验设置。然而，在提供的信息里没有明确指出配置文件的具体位置和命名。为了配置CLIPN，你可能需要调整 requirements.txt 中列出的库版本，或者在实际操作中，依赖于 src 或特定实验目录下潜在的未明示配置文件来设置模型参数、数据路径等。

假设项目遵循常见实践，用户可能需要查找或创建配置文件以设定诸如预训练模型路径、数据集路径、超参数等信息。但在具体实践中，需查看项目文档或直接在源码目录中搜索相关.yaml或.json文件以获取详细的配置指导。

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以上就是基于提供的信息所整理的CLIPN项目的基本使用和配置概览。请注意，具体的配置文件详情和更多高级操作可能需要参照项目仓库中的最新文档或直接阅读源代码注释。

CLIPN ICCV 2023: CLIPN for Zero-Shot OOD Detection: Teaching CLIP to Say No 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLIPN