PointLSTM Gesture Recognition PyTorch 项目教程

PointLSTM Gesture Recognition PyTorch 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

pointlstm-gesture-recognition-pytorch/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py
│   └── transform.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── pointlstm.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── __init__.py
├── train.py
├── test.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 包含数据集处理相关的文件。

  • __init__.py: 初始化文件。
  • dataset.py: 定义数据集类。
  • transform.py: 数据预处理和转换的工具。

• models/: 包含模型定义和相关工具。

  • __init__.py: 初始化文件。
  • pointlstm.py: 定义 PointLSTM 模型。
  • utils.py: 模型训练和测试的辅助函数。

• configs/: 包含项目的配置文件。

  • config.yaml: 配置文件，定义训练和测试的参数。
  • __init__.py: 初始化文件。

• train.py: 训练模型的启动文件。

• test.py: 测试模型的启动文件。

• README.md: 项目说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 PointLSTM 模型的启动文件。它负责加载数据集、初始化模型、定义优化器和损失函数，并执行训练过程。

test.py

test.py 是用于测试训练好的 PointLSTM 模型的启动文件。它负责加载测试数据集、加载训练好的模型，并评估模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于定义训练和测试过程中的各种参数。以下是一些常见的配置项：

# 数据集路径
data_path: "path/to/dataset"

# 模型参数
model:
  input_dim: 3
  hidden_dim: 128
  num_layers: 2

# 训练参数
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100

# 测试参数
test:
  batch_size: 32

配置文件介绍

• data_path: 数据集的路径。
• model: 模型的参数配置。
  • input_dim: 输入数据的维度。
  • hidden_dim: 隐藏层的维度。
  • num_layers: LSTM 层的数量。
• train: 训练过程的参数配置。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。
  • num_epochs: 训练的轮数。
• test: 测试过程的参数配置。
  • batch_size: 批处理大小。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整模型的训练和测试行为。