DAB-DETR 项目使用教程

DAB-DETR 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DAB-DETR 项目的目录结构如下：

DAB-DETR/
├── datasets/
│   └── ...
├── figure/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── resources/
│   └── ...
├── util/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── coco.sh
├── engine.py
├── inference_and_visualize.ipynb
├── main.py
├── requirements.txt
└── run_with_submitit.py

目录介绍

• datasets/: 包含数据集处理的相关文件。
• figure/: 包含项目中使用的图表文件。
• models/: 包含模型的定义和实现文件。
• resources/: 包含项目所需的资源文件。
• util/: 包含项目中使用的工具函数和辅助文件。
• .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。
• coco.sh: COCO 数据集处理脚本。
• engine.py: 训练和评估引擎文件。
• inference_and_visualize.ipynb: 推理和可视化 Jupyter Notebook 文件。
• main.py: 项目主启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• run_with_submitit.py: 使用 Slurm 进行分布式训练的脚本。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是 DAB-DETR 项目的主启动文件，负责模型的训练和评估。以下是该文件的主要功能：

• 训练模型: 通过调用 main.py 文件，可以启动模型的训练过程。
• 评估模型: 在训练完成后，可以通过该文件对模型进行评估。
• 参数配置: 支持通过命令行参数配置训练和评估的各项参数，如数据集路径、模型类型、学习率等。

使用示例

python main.py -m dab_detr \
    --output_dir logs/DABDETR/R50 \
    --batch_size 1 \
    --coco_path /path/to/your/COCODIR \
    --resume /path/to/our/checkpoint \
    --eval

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。通过以下命令可以安装这些依赖包：

pip install -r requirements.txt

配置文件示例

torch==1.9.0
torchvision==0.10.0
numpy==1.21.2
...

config.py

虽然项目中没有直接提到 config.py 文件，但在实际使用中，通常会有一个配置文件来管理模型的超参数、数据路径等配置信息。假设存在 config.py 文件，其内容可能如下：

# config.py

# 数据集路径
COCO_PATH = "/path/to/your/COCODIR"

# 模型配置
MODEL_CONFIG = {
    "backbone": "R50",
    "num_classes": 80,
    "lr": 0.0001,
    "batch_size": 2,
    "epochs": 50,
    "lr_drop": 40
}

# 其他配置
...

通过配置文件，可以方便地管理和修改项目的各项配置参数。