深度度量学习基准项目教程

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Deep-Metric-Learning-BaselinesPyTorch Implementation for Deep Metric Learning Pipelines项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Metric-Learning-Baselines

1. 项目的目录结构及介绍

Deep-Metric-Learning-Baselines/
├── configs/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_configs.py
│   ├── cub200_config.py
│   ├── cars196_config.py
│   ├── online_products_config.py
│   └── sketch_config.py
├── datasets/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_dataset.py
│   ├── cub200.py
│   ├── cars196.py
│   ├── online_products.py
│   └── sketch.py
├── losses/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_loss.py
│   ├── contrastive_loss.py
│   ├── triplet_loss.py
│   └── n_pair_loss.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_model.py
│   ├── resnet50.py
│   └── alexnet.py
├── trainers/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_trainer.py
│   ├── contrastive_trainer.py
│   ├── triplet_trainer.py
│   └── n_pair_trainer.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py
│   ├── metrics.py
│   └── visualization.py
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如数据集配置、模型配置等。
• datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
• losses/: 包含损失函数的相关代码。
• models/: 包含模型的相关代码。
• trainers/: 包含训练器的相关代码。
• utils/: 包含工具函数和辅助代码。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、数据集、模型、损失函数和训练器，并启动训练过程。

import argparse
from configs import get_config
from datasets import get_dataset
from models import get_model
from losses import get_loss
from trainers import get_trainer

def main(args):
    config = get_config(args.config)
    dataset = get_dataset(config)
    model = get_model(config)
    loss = get_loss(config)
    trainer = get_trainer(config, model, loss, dataset)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Deep Metric Learning Baselines")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

启动文件功能介绍

• 解析命令行参数，获取配置文件路径。
• 根据配置文件初始化配置对象。
• 根据配置对象初始化数据集、模型、损失函数和训练器。
• 调用训练器的 train 方法开始训练。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，包含多个配置文件，如 base_configs.py、cub200_config.py 等。

配置文件示例

以 cub200_config.py 为例：

from .base_configs import BaseConfig

class CUB200Config(BaseConfig):
    def __init__(self):
        super(CUB200Config, self).__init__()
        self.dataset_name = "CUB200"
        self.num_classes = 200
        self.batch_size = 32
        self.learning_rate = 0.001
        self.num_epochs = 100
        self.model_name = "resnet50"
        self.loss_name = "triplet_loss"

配置文件功能介绍

• 继承自 BaseConfig 类

Deep-Metric-Learning-BaselinesPyTorch Implementation for Deep Metric Learning Pipelines项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Metric-Learning-Baselines