Next-ViT 使用教程

Next-ViT 使用教程

Next-ViT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nex/Next-ViT

1. 项目的目录结构及介绍

Next-ViT 项目目录结构如下：

Next-ViT/
├── classification/       # 分类任务相关代码
├── detection/            # 目标检测任务相关代码
├── mmsegmentation/       # 分割任务相关代码
├── requirements.txt      # 项目依赖
├── README.md             # 项目说明文档
└── LICENSE               # 项目许可证

• classification/: 包含用于图像分类任务的代码和训练脚本。
• detection/: 包含用于目标检测任务的代码和训练脚本，基于 mmdetection。
• mmsegmentation/: 包含用于图像分割任务的代码和训练脚本，基于 mmsegmentation。
• requirements.txt: 包含项目运行所依赖的 Python 包。
• README.md: 包含项目的基本信息和使用说明。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 classification/、detection/ 和 mmsegmentation/ 目录下，以下是几个关键的启动脚本：

• classification/train.sh: 用于启动分类任务训练的脚本。
• detection/dist_train.sh: 用于分布式训练目标检测任务的脚本。
• detection/dist_test.sh: 用于分布式测试目标检测任务的脚本。
• mmsegmentation/dist_train.sh: 用于分布式训练分割任务的脚本。

以 classification/train.sh 为例，该脚本的使用方式如下：

bash train.sh <gpu_num> --model <model_name> --batch-size <batch_size> --lr <learning_rate> --data-path <path_to_dataset>

这里 <gpu_num> 表示使用的 GPU 数量，<model_name> 表示使用的模型名称，<batch_size> 表示批量大小，<learning_rate> 表示学习率，<path_to_dataset> 表示数据集路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 classification/、detection/ 和 mmsegmentation/ 目录下，用于配置训练和测试过程中的各项参数。

以下是一个配置文件的示例：

model:
  type: Next-ViT-S
  pretrained: False
train:
  dataset:
    type: ImageNet
    path: /path/to/imagenet
    train: train
    val: val
  batch_size: 256
  learning_rate: 5e-4
  epochs: 300
test:
  dataset:
    type: ImageNet
    path: /path/to/imagenet
    val: val
  batch_size: 256

在这个配置文件中，定义了模型类型 type，是否预训练 pretrained，数据集类型 type 和路径 path，训练和测试时的批量大小 batch_size，学习率 learning_rate，以及训练的总轮数 epochs。

用户可以根据自己的需求修改配置文件中的参数，以满足不同的训练和测试需求。

Next-ViT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nex/Next-ViT