GRiT 开源项目教程

GRiT 开源项目教程

GRiT GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding (https://arxiv.org/abs/2212.00280) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/grit/GRiT

1. 目录结构及介绍

GRiT（Generative Region-to-text Transformer）是一个用于对象理解的开源框架，提供了一种新颖的方法来同时定位对象并以自由形式的文本描述它们。下面是其基本的目录结构概览及其简要说明：

.
├── configs                  # 配置文件夹，存放模型训练和测试的各种配置yaml文件。
│   ├── GRiT_B_DenseCap_ObjectDet.yaml  # 示例配置文件之一，用于联合训练密集描述和对象检测任务。
│   └── ...                  # 其它配置文件
├── demo_images              # 示例图像文件夹，用于演示。
├── demos.py                 # 演示脚本，展示了如何使用模型进行密集描述或对象检测。
├── docs                     # 文档资料，可能包含项目指南或API参考。
├── grit                     # 核心代码模块。
├── requirements.txt         # 项目依赖列表。
├── train_net.py             # 训练主程序，用于训练模型。
├── train_deepspeed.py       # 使用DeepSpeed训练模型的脚本，适用于大规模分布式训练。
└── ...

2. 项目的启动文件介绍

主要启动文件

• demos.py - 此脚本是项目的快速入门点，允许用户根据提供的配置文件和权重文件运行模型，既可以进行对象检测也可以生成详细的场景描述。通过修改命令行参数，用户可以在密集描述(DenseCap)和对象检测(ObjectDet)任务间切换。

• train_net.py 和 train_deepspeed.py - 这两个脚本分别用于标准训练和利用DeepSpeed加速的分布式训练。通过这些脚本，开发者可以训练自己的模型或者评估已有的模型性能。

• 配置文件中的指令 - 如configs/GRiT_B_DenseCap_ObjectDet.yaml，定义了模型训练和推理的具体设置，如网络架构、数据集路径、优化器选项等，是启动项目不可或缺的部分。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件在configs目录下，是管理项目核心设置的关键。每个.yaml文件代表一套特定的训练或测试设置。以GRiT_B_DenseCap_ObjectDet.yaml为例，该文件通常包括以下部分：

• 模型设定 (MODEL)：指定了模型类型（如基于ViT-B），预训练权重路径，以及是否进行评估。
• 数据集配置 (DATASETS)：指定训练和验证使用的数据集名称和对应的路径。
• 训练参数 (TRAIN)：包括批量大小、学习率、训练轮数等。
• 测试参数 (TEST)：指示模型评估时的设置。
• 优化器设置 (OPTIMIZER)：选择哪种优化器及相关参数。
• 其他运行选项 (INPUT, OUTPUT_DIR, RESUME, 等.)：控制输入输出路径、是否从检查点恢复训练等。

使用配置文件，用户无需修改源代码即可调整实验设置，灵活地配置训练和测试环境，实现不同的研究目的或应用场景。启动项目或进行训练时，通过命令行指定配置文件路径来加载具体设置。例如，进行对象检测任务评估时，会使用类似下面的命令：

python train_net.py --config-file configs/GRiT_B_ObjectDet.yaml --eval-only MODEL.WEIGHTS models/grit_b_objectdet.pth

这样，通过综合理解和应用上述三个核心方面，开发者能够有效管理和使用GRiT项目，无论是进行模型训练、评估还是直接利用现有模型进行实际的任务执行。

GRiT GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding (https://arxiv.org/abs/2212.00280) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/grit/GRiT