Graph R-CNN 使用指南

Graph R-CNN 使用指南

欢迎来到 Graph R-CNN 的实践教程！本指南旨在帮助您快速了解并运行这个基于PyTorch实现的场景图生成项目。Graph R-CNN 是用于场景图生成的一种创新方法，首次发表于 ECCV 2018。本指南将分为三个主要部分：项目目录结构、启动文件简介以及配置文件解析。

1. 目录结构及介绍

本项目遵循了清晰的目录组织原则，便于开发者理解和定制：

• configs: 包含所有配置文件，用于指定模型参数、训练细节等。每个.yaml文件对应不同的实验设置。
• demo: 提供示例代码，帮助用户快速测试或理解模型的基本用法。
• figures: 存放项目相关的图表和图像结果，有助于理解模型输出或可视化结果。
• lib: 核心库，包括数据处理、模型定义、损失函数等相关代码。
• main.py: 项目的主要入口点，执行训练、评估或推理任务。
• requirements.txt: 列出项目运行所需的Python包及其版本。
• .gitignore: 指定不需要被Git跟踪的文件类型或目录。
• README.md: 项目概述、安装说明和其他重要信息。

2. 启动文件介绍

main.py 是执行核心操作的脚本，支持多种模式：

• 训练: 使用 python main.py --config-file <配置文件路径> [--algorithm <算法名>] 来训练模型。对于多GPU环境，利用 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=<可用GPU数> main.py ...。
• 评估与推理: 添加 --inference 参数，并指定模型检查点（--resume <checkpoint>）来评估模型性能。可以通过 --inference $YOUR_NUMBER 限制评估的图片数量。
• 可视化: 若要可视化结果，添加 --visualize 参数。

3. 配置文件介绍

配置文件位于 configs 目录下，它们是.yaml格式，如 faster_rcnn_res101.yaml 和 sgg_res101_{joint/step}.yaml。这些文件详细规定了模型架构、优化器设置、学习率策略、数据集路径、预训练权重等关键信息。

• 基本训练配置: 如网络结构（ResNet-101作为骨干）、批次大小、学习率等。
• 联合与分步训练: 通过修改 --algorithm 参数选择不同的训练方式，joint 表示检测器与场景图生成同时进行，step 先单独训练检测器。
• 评估配置: 指定评估时使用的检查点和是否仅对部分图像进行评价。
• 个性化需求: 可以调整频率先验(--use_freq_prior)等特定选项，以适应不同场景下的需求。

小结

通过以上步骤，您可以有效地配置和运行Graph R-CNN项目，无论是进行复杂的场景图生成研究，还是仅仅为了了解其实现机制。记得在实际操作前确保满足所有依赖项，并仔细阅读项目中的 README.md 文件以获取更详尽的安装和配置指南。