Spatial-Re-Scaling 项目使用教程

Spatial-Re-Scaling 项目使用教程

Spatial-Re-Scaling项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/Spatial-Re-Scaling

1. 项目的目录结构及介绍

Spatial-Re-Scaling/
├── data/
│   └── Market-1501/
├── logs/
├── model/
├── results/
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── requirements.txt
└── config.yaml

• data/: 存放数据集的目录，例如 Market-1501 数据集。
• logs/: 存放训练日志的目录。
• model/: 存放训练好的模型权重文件的目录。
• results/: 存放训练结果的目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责训练和测试模型。以下是该文件的主要功能：

• 数据加载: 从指定数据集加载数据。
• 模型定义: 定义神经网络模型。
• 训练过程: 执行模型的训练过程，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
• 测试过程: 使用训练好的模型进行测试，评估模型性能。

使用示例：

python main.py -d market -b 48 -j 4 --epochs 100 --log logs/market/ --combine-trainval --step-size 40 --data-dir Market-1501

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含训练和测试过程中的各种参数设置。以下是该文件的主要内容：

dataset:
  name: market
  data_dir: Market-1501

training:
  batch_size: 48
  num_workers: 4
  epochs: 100
  log_dir: logs/market/
  combine_trainval: true
  step_size: 40

model:
  ...

optimizer:
  ...

loss:
  ...

• dataset: 数据集相关配置，包括数据集名称和数据目录。
• training: 训练相关配置，包括批量大小、工作线程数、训练轮数等。
• model: 模型相关配置。
• optimizer: 优化器相关配置。
• loss: 损失函数相关配置。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整训练和测试过程中的各种设置。

Spatial-Re-Scaling项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/Spatial-Re-Scaling