Context-Transformer 项目安装与使用教程

Context-Transformer 项目安装与使用教程

Context-Transformer Context-Transformer: Tackling Object Confusion for Few-Shot Detection, AAAI 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Context-Transformer

1. 项目目录结构及介绍

Context-Transformer/
├── data/
│   ├── scripts/
│   └── split_coco_dataset_voc_nonvoc.py
├── layers/
├── models/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── make.sh
├── requirements.yaml
├── test.py
├── train.py
└── weights/

目录结构说明

• data/: 存放数据集相关脚本和数据集分割脚本。
  • scripts/: 包含下载数据集的脚本。
  • split_coco_dataset_voc_nonvoc.py: 用于分割COCO数据集的脚本。
• layers/: 存放模型中的层定义。
• models/: 存放模型的定义。
• utils/: 存放工具函数和辅助脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• make.sh: 编译脚本。
• requirements.yaml: 项目依赖配置文件。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。
• weights/: 存放预训练模型权重文件。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练模型。可以通过命令行参数指定训练的配置，如数据集、预训练模型、训练阶段等。

使用示例：

python train.py --save-folder weights/COCO60_pretrain -d COCO -p 1

test.py

test.py 是项目的测试脚本，用于评估训练好的模型。可以通过命令行参数指定测试的配置，如数据集、模型路径等。

使用示例：

python test.py -d COCO -p 1 --save-folder weights/COCO60_pretrain --resume

3. 项目的配置文件介绍

requirements.yaml

requirements.yaml 是项目的依赖配置文件，列出了项目运行所需的Python包及其版本。

示例内容：

dependencies:
  - python=3.6
  - pytorch=1.4.0
  - cudatoolkit=10.0
  - cython
  - opencv
  - matplotlib
  - tabulate
  - termcolor
  - tensorboard

make.sh

make.sh 是项目的编译脚本，用于编译项目中的某些组件，如NMS（非极大值抑制）和COCO工具。

使用方法：

sh make.sh

.gitignore

.gitignore 是Git的忽略文件配置，用于指定哪些文件或目录不需要被Git跟踪。

示例内容：

*.pyc
__pycache__/
data/
weights/

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 Context-Transformer 项目。

Context-Transformer Context-Transformer: Tackling Object Confusion for Few-Shot Detection, AAAI 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Context-Transformer