MeMViT 项目使用教程

MeMViT 项目使用教程

MeMViT Code Release for MeMViT Memory-Augmented Multiscale Vision Transformer for Efficient Long-Term Video Recognition, CVPR 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MeMViT

1. 项目目录结构及介绍

MeMViT 项目的目录结构如下：

MeMViT/
├── configs/
│   └── AVA/
│       └── MeMViT_16_K400.yaml
├── memvit/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── ...
├── tools/
│   ├── run_net.py
│   └── ...
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── linter.sh
├── setup.cfg
└── setup.py

目录结构介绍：

• configs/: 包含项目的配置文件，如 MeMViT_16_K400.yaml，用于定义模型训练和评估的参数。
• memvit/: 包含 MeMViT 模型的核心代码，如 model.py，定义了模型的结构和功能。
• tools/: 包含项目的启动文件，如 run_net.py，用于执行训练和评估任务。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的代码行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导开发者如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• linter.sh: 代码风格检查脚本。
• setup.cfg: 项目的配置文件，定义了项目的依赖和安装选项。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目的依赖库。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件位于 tools/run_net.py。该文件是 MeMViT 项目的主要入口，用于执行模型的训练和评估任务。

启动文件功能：

• 训练模型: 通过指定配置文件和训练参数，启动模型的训练过程。
• 评估模型: 通过加载预训练模型和指定评估参数，对模型进行评估。

使用示例：

python tools/run_net.py \
  --cfg configs/AVA/MeMViT_16_K400.yaml \
  TRAIN.ENABLE True \
  TEST.CHECKPOINT_FILE_PATH path_to_your_checkpoint

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/AVA/MeMViT_16_K400.yaml。该文件定义了模型训练和评估的参数。

配置文件内容：

• 模型参数: 定义了模型的结构和超参数，如输入尺寸、批量大小等。
• 数据路径: 定义了训练和评估数据的路径。
• 训练参数: 定义了训练过程中的参数，如学习率、优化器等。
• 评估参数: 定义了评估过程中的参数，如评估指标、评估频率等。

配置文件示例：

MODEL:
  NUM_CLASSES: 80
  INPUT_CHANNEL_NUM: [3]
  ARCH: memvit
  MODEL_NAME: "MeMViT-16"
  LOSS_FUNC: "softmax"

DATA:
  TRAIN_DATA_PATH: "path/to/train/data"
  TEST_DATA_PATH: "path/to/test/data"

TRAIN:
  ENABLE: True
  BATCH_SIZE: 32
  LEARNING_RATE: 0.001
  OPTIMIZER: "adam"

TEST:
  ENABLE: False
  CHECKPOINT_FILE_PATH: "path/to/checkpoint"

通过修改配置文件中的参数，可以自定义模型的训练和评估过程。

MeMViT Code Release for MeMViT Memory-Augmented Multiscale Vision Transformer for Efficient Long-Term Video Recognition, CVPR 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MeMViT