CoaT 开源项目使用教程

CoaT 开源项目使用教程

CoaT(ICCV 2021 Oral) CoaT: Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoaT

1. 项目的目录结构及介绍

CoaT 项目的目录结构如下：

CoaT/
├── checkpoints/
├── data/
├── docs/
├── examples/
├── src/
│   ├── coat/
│   ├── scripts/
│   └── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• checkpoints/: 存储模型检查点的目录。
• data/: 存储数据集的目录。
• docs/: 存储项目文档的目录。
• examples/: 包含一些示例代码和配置文件。
• src/: 项目的主要源代码目录。
  • coat/: 核心代码库。
  • scripts/: 包含一些实用脚本。
  • tests/: 包含测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

CoaT 项目的启动文件主要位于 src/coat/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• main.py: 项目的入口文件，负责初始化配置和启动训练或推理过程。
• train.py: 训练模型的脚本。
• eval.py: 评估模型的脚本。

启动文件介绍

• main.py:

  • 功能：初始化配置，解析命令行参数，调用训练或评估脚本。
  • 使用方法：通过命令行运行 python main.py 启动项目。

• train.py:

  • 功能：定义训练过程，包括数据加载、模型构建、损失函数和优化器等。
  • 使用方法：通常由 main.py 调用。

• eval.py:

  • 功能：定义评估过程，包括加载模型、评估指标计算等。
  • 使用方法：通常由 main.py 调用。

3. 项目的配置文件介绍

CoaT 项目的配置文件主要位于 examples/ 目录下，常见的配置文件包括：

• config.yaml: 主要的配置文件，包含模型、数据集、训练参数等配置。
• dataset_config.yaml: 数据集相关的配置文件。

配置文件介绍

• config.yaml:

  • 内容：包含模型架构、训练参数、优化器设置等。
  • 使用方法：在启动项目时，通过命令行参数指定配置文件路径，例如 python main.py --config examples/config.yaml。

• dataset_config.yaml:

  • 内容：包含数据集路径、预处理参数等。
  • 使用方法：通常在 config.yaml 中引用，确保数据集配置正确。

以上是 CoaT 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。

CoaT(ICCV 2021 Oral) CoaT: Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoaT