Negative Margin Matters: 使用教程

Negative Margin Matters: 使用教程

negative-margin.few-shot PyTorch implementation of “Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-shot Classification” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/negative-margin.few-shot

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于PyTorch的“Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-shot Classification”的开源实现。以下是项目的目录结构：

• configs: 配置文件目录，包含了不同的实验设置。
• data: 数据集下载和处理的脚本目录。
• lib: 包含了项目依赖的库和模块。
• script: 包含了用于复现论文结果的脚本。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE.txt: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文件。
• main.py: 项目的启动和执行文件。

每个目录都包含了项目运行所必需的文件，确保了代码的组织性和可维护性。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是main.py。这个文件是执行训练和评估过程的主要入口点。以下是一些基本的命令行参数，你可以用来运行这个脚本：

python main.py --config [CONFIGFILENAME] \
              --supp [SUPPLEMENTSTRING] \
              method.backbone [BACKBONE] \
              method.image_size [IMAGESIZE] \
              method.metric_params.margin [MARGIN] \
              [OPTIONARG]

在这里，[CONFIGFILENAME]是配置文件的名称，[SUPPLEMENTSTRING]是补充参数字符串，[BACKBONE]是选择的基础模型，[IMAGESIZE]是输入图像的大小，[MARGIN]是用于度量学习的边缘参数。[OPTIONARG]代表任何其他可选参数。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，这些文件以.yml为后缀。配置文件包含了所有的实验设置，如数据集路径、模型参数、训练参数等。通过修改这些文件，可以轻松地调整实验配置而无需改动代码。

例如，一个配置文件可能看起来像这样：

# 配置文件示例
dataset:
  name: 'miniImagenet'
  split: 'train'
train:
  epochs: 100
  lr: 0.001
model:
  backbone: 'resnet18'
  margin: 0.1

在这个配置文件中，我们指定了数据集名称、数据集的拆分方式、训练的总轮数、学习率和模型的配置（包括基础模型和边缘参数）。

通过阅读和修改这些配置文件，用户可以自定义实验，以适应不同的需求和场景。

negative-margin.few-shot PyTorch implementation of “Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-shot Classification” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/negative-margin.few-shot