开源项目Gazelle安装与配置指南-优快云博客

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开源项目Gazelle安装与配置指南

gazelle Gaze-LLE: Gaze Target Estimation via Large-Scale Learned Encoders 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gazel/gazelle

1. 项目基础介绍

Gazelle是一个开源项目，旨在通过大规模学习编码器来估计视线目标。该项目使用了一种基于transformer的方法，名为Gaze-LLE，它利用了预训练视觉基础模型的强大功能。Gazelle提供了一种简化的视线架构，仅在冻结的预训练视觉编码器（DINOv2）之上学习轻量级的视线解码器。与之前的工作相比，Gazelle学习的参数数量减少了1-2个数量级，且不需要额外的输入模态，如深度和姿态信息。

项目主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

预训练模型：项目基于DINOv2（Dual Instances Network with Vision Transformer）预训练模型，这是一种强大的视觉编码器。
Transformer架构：Gazelle利用了transformer的架构来处理视觉数据，提高了视线估计的准确性。
PyTorch：项目使用PyTorch深度学习框架，便于模型的训练和推理。
xFormers：为了提高注意力机制的计算效率，项目可选地使用了xFormers库。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

Python 3.6及以上版本
PyTorch
Conda（推荐使用，但不是必须的）

详细安装步骤

克隆项目仓库

打开命令行（终端），使用以下命令克隆项目仓库：
```
git clone https://github.com/fkryan/gazelle.git
cd gazelle
```
创建虚拟环境

使用conda创建一个虚拟环境，并激活它：
```
conda env create -f environment.yml
conda activate gazelle
```
安装项目依赖

在虚拟环境中，使用pip安装项目依赖：
```
pip install -e .
```
如果您的系统支持，可以安装xFormers来加速注意力计算：
```
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
安装完成后，您可以开始使用Gazelle进行视线估计

以上步骤完成之后，您就可以使用Gazelle项目进行开发了。具体的使用方法可以参考项目的README文件或者官方文档。