【亲测免费】 MicroExpressionRecognition 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

MicroExpressionRecognition 项目的目录结构如下：

MicroExpressionRecognition/
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── LICENSE

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据集。每个数据集存放在单独的子目录中。
• src/: 项目的源代码目录。包含主要的 Python 脚本和模块。
  • main.py: 项目的启动文件。
  • config.py: 配置文件处理模块。
  • model.py: 模型定义和训练代码。
  • utils.py: 工具函数和辅助功能。
• config/: 配置文件目录。包含默认配置文件和自定义配置文件。
  • default.yaml: 默认配置文件。
  • custom.yaml: 用户自定义配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• LICENSE: 项目的开源许可证。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和保存结果。以下是 main.py 的主要功能：

• 配置加载: 从 config/ 目录中加载配置文件，初始化项目参数。
• 数据加载: 从 data/ 目录中加载数据集，进行预处理。
• 模型训练: 初始化模型，进行训练，并保存训练结果。
• 结果保存: 将训练好的模型和结果保存到指定目录。

使用方法

python src/main.py --config config/custom.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config/default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，包含了项目的所有默认参数。以下是一些关键配置项：

# 数据集路径
dataset_path: "data/dataset1"

# 模型参数
model:
  name: "CNN"
  batch_size: 32
  epochs: 10

# 训练参数
training:
  learning_rate: 0.001
  optimizer: "adam"

# 结果保存路径
output_path: "results/"

config/custom.yaml

custom.yaml 是用户自定义配置文件，用户可以根据需要修改配置项。以下是一个示例：

# 数据集路径
dataset_path: "data/custom_dataset"

# 模型参数
model:
  name: "LSTM"
  batch_size: 64
  epochs: 20

# 训练参数
training:
  learning_rate: 0.01
  optimizer: "sgd"

# 结果保存路径
output_path: "custom_results/"

配置文件的使用

在启动项目时，可以通过 --config 参数指定使用哪个配置文件：

python src/main.py --config config/custom.yaml

这样，项目将使用 custom.yaml 中的配置进行运行。

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通过以上教程，您应该能够了解 MicroExpressionRecognition 项目的目录结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这对您的项目开发有所帮助！