SelaVPR 开源项目指南

SelaVPR 开源项目指南

SelaVPR Official repository for the ICLR 2024 paper "Towards Seamless Adaptation of Pre-trained Models for Visual Place Recognition". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SelaVPR

1. 目录结构及介绍

SelaVPR 是一个用于视觉地点识别（Visual Place Recognition, VPR）的先进框架，它基于ICLR 2024的一篇论文“Towards Seamless Adaptation of Pre-trained Models for Visual Place Recognition”。以下是该仓库的基本目录结构及其简介：

├── README.md             # 项目介绍和快速入门说明
├── src                   # 核心代码目录
│   ├── models            # 模型定义文件夹，包括全球适应和局部适应的模型组件
│   ├── utils             # 辅助工具函数，如数据预处理、评估指标计算等
│   └── main.py           # 主程序入口，用于执行训练或测试
├── data                  # 数据集相关文件夹，存放预处理后的数据或指向数据集的链接
├── configs               # 配置文件夹，包含不同实验设置的yaml文件
├── evaluations           # 评估脚本或结果存放地
├── requirements.txt      # 项目依赖库列表
├── scripts               # 执行脚本，例如数据准备、训练启动命令等
└── tests                 # 单元测试或功能测试代码

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件是位于 src/main.py。这个文件作为项目的运行核心，负责初始化模型、加载数据、配置训练或评估参数，并执行相应的任务。通过调整命令行参数或者修改配置文件，你可以控制是否进行模型训练、验证或测试。典型的使用方式是从命令行调用此脚本，并指定必要的配置文件和模式。

python src/main.py --config_path path/to/config.yaml --mode train

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常存储在 configs 文件夹内，以.yaml格式存在。这些文件包含了训练和测试的所有关键参数，比如模型架构细节、学习率、优化器选择、数据集路径、批次大小、迭代次数等。一个典型的配置文件示例可能包括以下部分：

model:
  name: SelaVPR          # 模型名称
  backbone: 'resnet50'    # 预训练模型的骨干网络
adapter:                  # 轻量级适配器的具体配置
  type: 'lightweight'    # 适配器类型
data:
  dataset: 'Tokyo24/7'   # 使用的数据集名
  train_path: 'path/to/train_data'  # 训练数据路径
  val_path: 'path/to/val_data'      # 验证数据路径
training:
  epochs: 20              # 训练轮数
  batch_size: 16         # 批次大小
  optimizer: 'Adam'       # 选用的优化器
evaluation:
  metrics: ['R@1', 'R@5']  # 评估时使用的指标

要启动不同的实验，只需更改配置文件中的相应参数或使用新的配置文件，并通过命令行指定该文件。

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以上就是关于SelaVPR项目的基本结构、启动文件以及配置文件的介绍，确保开发者可以快速上手并自定义实验设置。

SelaVPR Official repository for the ICLR 2024 paper "Towards Seamless Adaptation of Pre-trained Models for Visual Place Recognition". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SelaVPR