Deep Image Retrieval 项目使用教程

Deep Image Retrieval 项目使用教程

deep-image-retrieval项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-image-retrieval

1. 项目的目录结构及介绍

deep-image-retrieval/
├── dirtorch/
│   ├── datasets/
│   ├── eval/
│   ├── extract_features.py
│   ├── test.py
│   ├── train.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

• dirtorch/: 包含项目的主要代码文件。
  • datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
  • eval/: 包含评估模型的相关代码。
  • extract_features.py: 用于提取图像特征的脚本。
  • test.py: 用于测试模型的脚本。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • utils.py: 包含各种实用工具函数。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练图像检索模型的主要脚本。使用方法如下：

python train.py --config CONFIG_FILE --data DATA_DIR

• --config: 指定配置文件路径。
• --data: 指定数据集目录。

test.py

test.py 是用于测试已训练模型的脚本。使用方法如下：

python test.py --model MODEL_FILE --data DATA_DIR

• --model: 指定模型文件路径。
• --data: 指定数据集目录。

extract_features.py

extract_features.py 是用于从图像中提取特征的脚本。使用方法如下：

python extract_features.py --model MODEL_FILE --images IMAGES_DIR

• --model: 指定模型文件路径。
• --images: 指定图像目录。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常是一个 .yaml 或 .json 文件，用于指定训练和测试的各种参数。以下是一个示例配置文件的内容：

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 50
  data_dir: "path/to/data"

test:
  model_file: "path/to/model.pth"
  data_dir: "path/to/data"

• train: 训练参数配置。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。
  • num_epochs: 训练轮数。
  • data_dir: 数据集目录。
• test: 测试参数配置。
  • model_file: 模型文件路径。
  • data_dir: 数据集目录。

以上是 Deep Image Retrieval 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

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