【亲测免费】 GLIP_detection 项目使用教程

GLIP_detection 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

GLIP_detection 项目的目录结构如下：

GLIP_detection/
├── bert-base-uncased/
├── configs/
├── docs/
├── knowledge/
├── maskrcnn_benchmark/
├── odinw/
├── tools/
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── DATA.md
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── SUPPORT.md
├── bb.jpg
├── glip_predict.py
├── setup.py

目录介绍

• bert-base-uncased/: 存放 BERT 模型的相关文件。
• configs/: 存放项目的配置文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• knowledge/: 存放知识库相关的文件。
• maskrcnn_benchmark/: 存放 Mask R-CNN 基准代码。
• odinw/: 存放 ODinW 数据集相关的文件。
• tools/: 存放项目的工具脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
• DATA.md: 数据集相关说明文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍文件。
• SECURITY.md: 安全相关说明文件。
• SUPPORT.md: 支持相关说明文件。
• bb.jpg: 示例图片文件。
• glip_predict.py: 项目启动文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

glip_predict.py

glip_predict.py 是 GLIP_detection 项目的启动文件。该文件主要用于加载配置、模型权重并进行预测。以下是该文件的主要功能介绍：

• 加载配置文件: 通过 --config-file 参数加载配置文件。
• 加载模型权重: 通过 --weight 参数加载预训练的模型权重。
• 执行预测: 根据配置和模型权重进行图像预测。

使用示例：

python glip_predict.py --config-file configs/pretrain/glip_Swin_T_O365_GoldG.yaml --weight MODEL/glip_tiny_model_o365_goldg_cc_sbu.pth

3. 项目的配置文件介绍

configs/

configs/ 目录下存放了项目的各种配置文件，主要包括预训练配置、评估配置和任务配置等。以下是一些重要的配置文件介绍：

• pretrain/: 存放预训练相关的配置文件，例如 glip_Swin_T_O365_GoldG.yaml。
• odinw/: 存放 ODinW 数据集相关的配置文件，例如 Aquarium_Aquarium_Combined_v2-raw-1024_coco.yaml。
• flickr/: 存放 Flickr30K 数据集相关的配置文件，例如 test.yaml 和 val.yaml。

配置文件示例

以下是一个配置文件的示例片段：

MODEL:
  WEIGHT: "MODEL/glip_tiny_model_o365_goldg_cc_sbu.pth"
  BACKBONE:
    FREEZE_CONV_BODY_AT: -1
  DYHEAD:
    SCORE_AGG: "MEAN"
    FUSE_CONFIG:
      MLM_LOSS: False
TEST:
  IMS_PER_BATCH: 1
  EVAL_TASK: detection

配置文件参数说明

• MODEL.WEIGHT: 指定预训练模型的权重文件路径。
• MODEL.BACKBONE.FREEZE_CONV_BODY_AT: 指定冻结卷积层的层数。
• MODEL.DYHEAD.SCORE_AGG: 指定得分聚合方式。
• TEST.IMS_PER_BATCH: 指定测试时的批处理大小。
• TEST.EVAL_TASK: 指定评估任务类型，例如 detection。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整模型的行为和参数设置。