QATM_pytorch 开源项目教程

QATM_pytorch 开源项目教程

QATM_pytorchPytorch Implementation of QATM:Quality-Aware Template Matching For Deep Learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qa/QATM_pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

QATM_pytorch/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── dataset.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── qatm.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   └── config.yaml
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含数据集处理的相关文件。
  • dataset.py: 定义数据集类。
• models/: 包含模型定义的相关文件。
  • qatm.py: 定义QATM模型。
• utils/: 包含辅助函数和工具类。
  • utils.py: 提供各种辅助函数。
• configs/: 包含配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、创建模型、训练和评估模型等任务。以下是 main.py 的主要功能：

import argparse
from configs.config import load_config
from data.dataset import CustomDataset
from models.qatm import QATM
from utils.utils import train, evaluate

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="QATM PyTorch Implementation")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/config.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    dataset = CustomDataset(config)
    model = QATM(config)

    train(model, dataset, config)
    evaluate(model, dataset, config)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml 是项目的配置文件，包含各种参数设置，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分内容示例：

data:
  path: "path/to/data"
  batch_size: 32

model:
  input_size: 256
  hidden_size: 128

train:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

• data: 数据相关配置。
  • path: 数据路径。
  • batch_size: 批处理大小。
• model: 模型相关配置。
  • input_size: 输入大小。
  • hidden_size: 隐藏层大小。
• train: 训练相关配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。

QATM_pytorchPytorch Implementation of QATM:Quality-Aware Template Matching For Deep Learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qa/QATM_pytorch