STE-NVAN 开源项目使用教程

STE-NVAN 开源项目使用教程

STE-NVANSpatially and Temporally Efficient Non-local Attention Network for Video-based Person Re-Identification (BMVC 2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STE-NVAN

1. 项目的目录结构及介绍

STE-NVAN/
├── creat_DukeV_database.py
├── create_MARS_database.py
├── evaluate.py
├── parser.py
├── run_NL.sh
├── run_baseline.sh
├── run_evaluate.sh
├── train_NL.py
├── train_baseline.py
├── fig/
├── net/
├── util/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md

• creat_DukeV_database.py 和 create_MARS_database.py: 用于创建数据集的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型的脚本。
• parser.py: 用于解析命令行参数的脚本。
• run_NL.sh 和 run_baseline.sh: 启动项目的脚本。
• run_evaluate.sh: 用于运行评估的脚本。
• train_NL.py 和 train_baseline.py: 用于训练模型的脚本。
• fig/, net/, util/: 包含项目所需的图像、网络结构和工具函数。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

run_NL.sh

TRAIN_TXT=/MARS_database/train_path.txt
TRAIN_INFO=/MARS_database/train_info.txt

python train_NL.py --train_txt $TRAIN_TXT --train_info $TRAIN_INFO

• TRAIN_TXT: 训练数据路径文件。
• TRAIN_INFO: 训练数据信息文件。
• train_NL.py: 使用非局部注意力网络进行训练的脚本。

run_baseline.sh

TRAIN_TXT=/MARS_database/train_path.txt
TRAIN_INFO=/MARS_database/train_info.txt

python train_baseline.py --train_txt $TRAIN_TXT --train_info $TRAIN_INFO

• TRAIN_TXT: 训练数据路径文件。
• TRAIN_INFO: 训练数据信息文件。
• train_baseline.py: 使用基线模型进行训练的脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是 parser.py，它用于解析命令行参数。以下是一些关键参数的介绍：

import argparse

def get_parser():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Spatially and Temporally Efficient Non-local Video Attention Network')
    parser.add_argument('--train_txt', type=str, help='Path to the training data path file')
    parser.add_argument('--train_info', type=str, help='Path to the training data info file')
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='Batch size for training')
    parser.add_argument('--learning_rate', type=float, default=0.001, help='Learning rate for optimizer')
    parser.add_argument('--num_epochs', type=int, default=50, help='Number of epochs to train')
    return parser

• --train_txt: 训练数据路径文件的路径。
• --train_info: 训练数据信息文件的路径。
• --batch_size: 训练时的批量大小。
• --learning_rate: 优化器的学习率。
• --num_epochs: 训练的轮数。

以上是 STE-NVAN 开源项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

STE-NVANSpatially and Temporally Efficient Non-local Attention Network for Video-based Person Re-Identification (BMVC 2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STE-NVAN