Gaze-LLE项目使用教程

Gaze-LLE项目使用教程

gazelle Gaze-LLE: Gaze Target Estimation via Large-Scale Learned Encoders 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gazel/gazelle

1. 项目目录结构及介绍

Gaze-LLE项目的目录结构如下：

gazelle/
├── assets/                  # 存储项目相关的资源文件
├── data_prep/               # 数据预处理脚本
├── gazelle/                 # Gazelle模型的主要代码
├── scripts/                 # 评估和可视化脚本
├── .gitignore               # Git忽略文件列表
├── LICENSE                  # 项目许可证文件
├── README.md                # 项目说明文件
├── environment.yml          # Conda环境配置文件
├── hubconf.py               # PyTorch Hub配置文件
├── setup.py                 # 项目设置文件

• assets/：存储与项目相关的资源，如数据集、预训练模型等。
• data_prep/：包含数据预处理的脚本，用于准备Gaze-LLE模型所需的训练和评估数据。
• gazelle/：项目核心代码，包括模型定义、数据处理和预测等。
• scripts/：评估和可视化工具脚本，用于在模型训练后进行性能评估和结果可视化。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录，以避免将不必要的文件提交到仓库。
• LICENSE：项目使用的许可协议，通常为MIT license。
• README.md：项目的自述文件，包含项目描述、安装和使用说明。
• environment.yml：Conda环境配置文件，用于创建项目所需的环境。
• hubconf.py：PyTorch Hub配置文件，用于在PyTorch Hub上提供模型。
• setup.py：项目设置文件，用于构建和打包项目。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过gazelle/model.py中的get_gazelle_model函数。以下是一个简单的启动示例：

from gazelle.model import get_gazelle_model
model, transform = get_gazelle_model("gazelle_dinov2_vitl14_inout")

这行代码将加载一个名为gazelle_dinov2_vitl14_inout的模型，并返回模型和相应的数据转换方法。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过environment.yml文件进行。该文件定义了运行项目所需的Python环境和依赖库，如下所示：

name: gazelle
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - torch
  - torchvision
  - matplotlib
  - numpy
  - PIL
  - pytorch-image-models
  - xformers

使用以下命令创建和激活环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate gazelle

在项目运行之前，需要确保所有依赖都已正确安装。通过配置文件，可以方便地在不同的机器上复现相同的环境，确保项目的一致性。

gazelle Gaze-LLE: Gaze Target Estimation via Large-Scale Learned Encoders 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gazel/gazelle