图像组合检索开源项目指南

图像组合检索开源项目指南

composed_image_retrieval 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/composed_image_retrieval

本指南将详细介绍位于Google Research的开源项目——图像组合检索（Composed Image Retrieval）。该项目旨在实现基于参考图片和描述差异的文本查询来检索目标图像的零样本学习方法。

1. 目录结构及介绍

开源项目的目录结构精心设计，以支持易于理解和自定义的开发流程。以下是主要的目录及其功能概览：

• src: 包含了项目的核心源代码，如主程序(main.py)用于训练模型，以及评估和演示脚本。

• data: 存储数据集相关的文件夹结构示例，包括训练和验证的数据目录路径配置。

• third_party/open_clip: 第三方依赖，特别是有关OpenCLIPT模型的实现部分，对数据预处理和模型获取至关重要。

• CONTRIBUTING.md, LICENSE, README.md: 分别提供了贡献指南，软件许可协议和项目简介。

• 环境配置相关: env.sh, requirements.txt, setenv.sh 提供了环境搭建和Python路径设置的脚本，确保项目运行所需的依赖满足。

2. 项目启动文件介绍

• src/main.py: 是项目的主要入口点，用于训练模型。通过传递不同的参数，可以定制训练过程，如数据路径、学习速率、模型类型等。

  示例命令：

  python src/main.py \
  --save-frequency 1 \
  --train-data="cc/Train_GCC-training_output.csv" \
  --warmup 10000 \
  --batch-size=128 \
  --lr=1e-4 \
  --wd=0.1 \
  --epochs=30 \
  --workers=8 \
  --openai-pretrained \
  --model ViT-L/14
  

• src/eval_retrieval.py: 负责模型的评估，可以在COCO、ImageNet或CIRR等基准上进行验证，也可以加载预训练模型进行特定场景评估。

• src/demo.py: 提供了一个演示如何使用训练好的模型进行查询和检索操作的脚本，可以指定查询图像和提示，非常适合快速查看模型性能。

3. 项目的配置文件介绍

虽然本项目没有明确标注为单个“配置文件”，但其配置是通过命令行参数完成的。这些参数在执行时动态指定，例如数据路径、模型参数、训练设置等。为了适应不同场景和需求，用户需通过调用脚本时附加相应的参数来配置项目。这其中包括但不限于：

• 数据集位置和名称（例如--train-data和--val-data）
• 模型的类型（例如--model ViT-L/14）
• 训练参数（如批量大小--batch-size，学习率--lr）
• 是否使用预训练模型（--openai-pretrained）

对于更复杂的配置调整，可能需要直接修改脚本中的默认值或者创建自己的脚本调用原有脚本并传入自定义参数。

总结

此项目通过提供清晰的脚本接口和详细的命令行参数，使得即使是没有内置配置文件的情况下，也能灵活地进行配置和实验。开发者可以根据项目提供的指南和示例，轻松地搭建环境、训练模型，并进行评估与应用。记得在使用前安装必要的依赖项，并理解各脚本间的协作机制，以充分发挥该项目的功能。

composed_image_retrieval 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/composed_image_retrieval