Large Separable Kernel Attention (LSKA) 项目使用教程

Large Separable Kernel Attention (LSKA) 项目使用教程

Large-Separable-Kernel-Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Large-Separable-Kernel-Attention

1. 项目目录结构及介绍

Large-Separable-Kernel-Attention/
├── mmdetection/
│   └── ...
├── mmsegmentation/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── optimizer/
│   └── ...
├── utility/
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── distributed_train.sh
├── eval.sh
├── mCE_cal.py
├── samplers.py
├── train.py
├── train_lska.sh
└── validate.py

目录结构介绍

• mmdetection/: 包含用于目标检测的配置文件。
• mmsegmentation/: 包含用于语义分割的配置文件。
• models/: 包含模型的定义和实现。
• optimizer/: 包含优化器的配置和实现。
• utility/: 包含项目中使用的各种实用工具。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• distributed_train.sh: 分布式训练的启动脚本。
• eval.sh: 模型评估的启动脚本。
• mCE_cal.py: 计算模型复杂度的脚本。
• samplers.py: 数据采样器的实现。
• train.py: 模型训练的主脚本。
• train_lska.sh: 使用LSKA模块进行训练的启动脚本。
• validate.py: 模型验证的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 train.py

train.py 是项目中用于训练模型的主脚本。它包含了模型训练的所有逻辑，包括数据加载、模型初始化、优化器设置、训练循环等。

2.2 eval.sh

eval.sh 是一个启动脚本，用于评估训练好的模型。它调用 validate.py 脚本来执行评估操作。

2.3 train_lska.sh

train_lska.sh 是一个启动脚本，专门用于使用LSKA模块进行模型训练。它调用 train.py 并传入特定的参数来启用LSKA模块。

2.4 distributed_train.sh

distributed_train.sh 是一个分布式训练的启动脚本。它用于在多GPU环境下进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

3.1 mmdetection/ 和 mmsegmentation/

这两个目录包含了用于目标检测和语义分割的配置文件。这些配置文件定义了模型的结构、数据集路径、训练参数等。

3.2 models/

models/ 目录包含了模型的定义和实现。每个模型文件通常包含模型的架构定义、前向传播逻辑等。

3.3 optimizer/

optimizer/ 目录包含了优化器的配置和实现。它定义了训练过程中使用的优化器类型、学习率策略等。

3.4 utility/

utility/ 目录包含了项目中使用的各种实用工具。这些工具可能包括数据预处理、模型评估、日志记录等功能。

通过以上介绍，您应该能够对 Large-Separable-Kernel-Attention 项目有一个全面的了解，并能够根据需要进行配置和启动。

Large-Separable-Kernel-Attention 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Large-Separable-Kernel-Attention