Conditional Motion Propagation 项目使用教程

Conditional Motion Propagation 项目使用教程

conditional-motion-propagation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/conditional-motion-propagation

1. 项目目录结构及介绍

conditional-motion-propagation/
├── demos/
│   └── ...
├── experiments/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── tools/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── dataset.py
├── dataset_mc.py
├── losses.py
├── main.py
├── requirements.txt
└── trainer.py

目录结构介绍

• demos/: 包含项目的演示文件，如 cmp.ipynb 和 demo_annot.ipynb。
• experiments/: 包含实验配置和训练脚本，如 rep_learning/ 和 semiauto_annot/。
• models/: 包含模型的定义和实现。
• tools/: 包含一些辅助工具脚本，如 weight_process.py。
• utils/: 包含一些通用的工具函数和辅助代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• dataset.py: 数据集处理脚本。
• dataset_mc.py: 多类别数据集处理脚本。
• losses.py: 损失函数定义。
• main.py: 项目的主启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• trainer.py: 训练器脚本。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并启动训练或测试流程。以下是该文件的主要功能：

• 初始化配置: 从配置文件中读取训练或测试的参数。
• 数据加载: 加载训练或测试所需的数据集。
• 模型加载: 加载预训练模型或初始化新模型。
• 训练/测试: 根据配置启动训练或测试流程。

使用示例

python main.py --config experiments/rep_learning/alexnet_yfcc_voc_16gpu_70k/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

配置文件通常位于 experiments/ 目录下，用于定义训练或测试的参数。以下是配置文件的主要内容：

# 数据集配置
dataset:
  name: "yfcc"
  path: "data/yfcc"

# 模型配置
model:
  name: "alexnet"
  pretrained: true

# 训练配置
training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

# 其他配置
misc:
  log_interval: 10
  save_interval: 1000

配置文件介绍

• dataset: 定义数据集的名称和路径。
• model: 定义模型的名称和是否使用预训练模型。
• training: 定义训练的批次大小、训练轮数和学习率。
• misc: 定义日志记录间隔和模型保存间隔。

通过修改配置文件，可以灵活调整项目的训练和测试参数。

conditional-motion-propagation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/conditional-motion-propagation