Sa2VA项目使用与配置指南

Sa2VA项目使用与配置指南

Sa2VA 🔥 Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/Sa2VA

1. 项目目录结构及介绍

Sa2VA项目的目录结构如下所示：

Sa2VA/
├── assets/                # 存放项目相关的资源文件
├── demo/                  # 包含项目演示用的Jupyter Notebook和Python脚本
├── projects/              # 存放项目的主要代码和配置文件
├── third_parts/           # 存放第三方依赖库和模型
├── tools/                 # 包含项目所需的工具脚本
├── vlm/                   # 视觉语言模型相关代码
├── .gitignore             # 指定Git忽略的文件和目录
├── LICENSE                # 项目使用的Apache-2.0许可文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── demo.ipynb             # 项目演示用的Jupyter Notebook文件
├── requirements.txt       # 项目所需的Python依赖库列表

assets/

此目录用于存放项目相关的资源文件，如图片、视频等。

demo/

包含项目演示用的Jupyter Notebook和Python脚本，用于展示如何使用Sa2VA模型。

projects/

存放项目的主要代码和配置文件，包括模型的训练和测试代码。

third_parts/

存放第三方依赖库和模型，这些是项目运行所必需的。

tools/

包含项目所需的工具脚本，如数据预处理、模型转换等。

vlm/

视觉语言模型相关代码，包括模型架构和预训练代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是demo/demo.py，这是一个Python脚本，用于演示如何使用Sa2VA模型对视频进行分割。以下是一个基本的启动命令：

python demo/demo.py PATH_TO_FOLDER --model_path ByteDance/Sa2VA-8B --work-dir OUTPUT_DIR --text "请描述视频内容。"

在这个命令中，PATH_TO_FOLDER是指包含视频图片的文件夹路径，--model_path指定了要使用的模型路径，--work-dir指定了输出文件夹，--text后面跟着的是要传递给模型的文本指令。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于projects/llava_sam2/configs/目录下，这些文件定义了模型的架构、训练和测试的参数等。以sa2va_4b.py为例，这是一个配置文件，它定义了Sa2VA-4B模型的配置。

配置文件通常包括以下部分：

• model: 定义了模型的架构和参数。
• data: 定义了数据集的路径和加载方式。
• train: 包含训练过程的配置，如学习率、批次大小等。
• test: 包含测试过程的配置。

要启动训练过程，你需要在命令行中运行以下命令：

bash tools/dist.sh train projects/llava_sam2/configs/sa2va_4b.py 8

这个命令会使用8个GPU来启动训练过程。确保你的环境中安装了所有必要的依赖，并且有足够的资源来执行这个命令。

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