BMN-Boundary-Matching-Network 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

BMN-Boundary-Matching-Network/
├── data/
│   └── (数据集文件)
├── img/
│   └── (图片文件)
├── __pycache__/
│   └── (Python缓存文件)
├── Evaluation/
│   └── (评估相关文件)
├── LICENSE
├── README.md
├── bmn.sh
├── dataset.py
├── eval.py
├── loss_function.py
├── main.py
├── models/
│   └── (模型相关文件)
├── opts.py
├── post_processing.py
└── utils.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集文件的目录。
• img/: 存放图片文件的目录。
• pycache/: Python缓存文件目录，通常由Python解释器自动生成。
• Evaluation/: 存放评估相关文件的目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
• bmn.sh: 项目的启动脚本文件。
• dataset.py: 数据集处理相关的Python文件。
• eval.py: 评估模型性能的Python文件。
• loss_function.py: 定义损失函数的Python文件。
• main.py: 项目的主启动文件。
• models/: 存放模型定义和实现相关文件的目录。
• opts.py: 项目的配置文件。
• post_processing.py: 后处理相关的Python文件。
• utils.py: 工具函数相关的Python文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责训练和推理的主要逻辑。通过命令行参数可以指定不同的模式（如训练、推理等）。

使用示例

• 训练模式：

  python main.py --mode train
  

• 推理模式：

  python main.py --mode inference
  

bmn.sh

bmn.sh 是一个Shell脚本文件，用于简化项目的启动过程。通过运行该脚本，可以一次性完成训练和推理的所有步骤。

使用示例

sh bmn.sh

3. 项目的配置文件介绍

opts.py

opts.py 是项目的配置文件，包含了训练和模型参数的定义。用户可以通过修改该文件中的参数来调整模型的行为。

主要配置项

• 训练参数: 如学习率、批量大小等。
• 模型参数: 如网络结构、层数等。
• 数据集路径: 指定数据集的存储路径。

示例配置

# opts.py

# 训练参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 32

# 模型参数
num_layers = 5
hidden_size = 256

# 数据集路径
dataset_path = "./data/dataset.pkl"

通过修改 opts.py 中的配置项，用户可以自定义模型的训练和推理过程。