POSTER V2 使用与安装指南

POSTER V2 使用与安装指南

POSTER_V2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/po/POSTER_V2

一、项目目录结构及介绍

POSTER V2 是一个面部表情识别（FER）领域的先进模型，旨在提供更优性能的同时降低计算成本。以下是该项目的基本目录结构及其说明：

• main.py: 主入口脚本，用于训练和评估POSTER V2模型。
• main_8.py: 特定于AffectNet (8 cls)数据集的训练脚本。
• data_preprocessing: 数据预处理相关代码或说明文档。
• models: 模型架构定义所在目录，包括POSTER V2的核心网络结构。
• figures: 可能包含论文中使用的图表或者模型可视化图。
• log: 训练日志存放位置。
• LICENSE: 项目授权许可文件，遵循MIT协议。
• README.md: 项目简介和快速入门指导，即当前文档。
• requirements.txt: 项目依赖库列表，用于环境搭建。

二、项目启动文件介绍

主要启动文件：main.py 和 main_8.py

1. main.py：

   • 功能：这是一个通用的训练脚本，支持在不同的数据集上进行训练和测试POSTER V2模型。用户可以通过调整命令行参数来指定不同的数据集路径、学习率、批大小等关键设置。

2. main_8.py：

   • 特定用途：专为AffectNet数据集中8类情感分类任务设计的训练脚本，简化了对特定数据集的配置需求。

运行示例：

• 训练POSTER V2在RAF-DB上（假设你已按照要求准备好了数据）:

  python main.py --data path/to/raf-db/dataset --data_type RAF-DB --lr 1e-6 --batch-size 144 --epochs 200 --gpu 0
  

• 训练POSTER V2在AffectNet (8 classes)上:

  python main_8.py --data path/to/affectnet-8/dataset --lr 1e-6 --batch-size 144 --epochs 200 --gpu 0
  

三、项目的配置文件介绍

POSTER V2的配置主要是通过命令行参数实现的，而不是独立的配置文件。这意味着所有的实验设置（如学习率--lr、批大小--batch-size、训练轮次--epochs、数据集路径、GPU选择等）都是在调用脚本时通过参数传入的。尽管如此，对于复杂的个性化配置或默认设置的管理，开发者可以在代码内部定义一些基础配置变量，并在需要时通过上述参数覆盖。

为了进一步定制化你的训练流程，可以参考main.py和main_8.py中的函数定义和参数，默认参数的选择体现了作者的建议实践，而命令行输入允许你根据实际需求微调这些设置。

请注意，为了运行此项目，确保已正确安装所有依赖项（通过运行pip install -r requirements.txt），并且你的Python环境中已配置了相应的深度学习库（如PyTorch）。

POSTER_V2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/po/POSTER_V2