PyTorchCV 开源项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

PyTorchCV 是一个基于 PyTorch 的计算机视觉深度学习框架，其目录结构如下：

• configs: 存放配置文件，包括不同模型的配置、数据集的配置等。
• data: 包含数据预处理脚本和定义数据集格式的代码。
• demo: 示例代码和结果展示，用于展示如何使用 PyTorchCV 进行预测。
• docs: 文档资料，包括项目说明和API文档。
• lib: 核心库代码，包括模型定义、损失函数、优化器等。
• metric: 定义了评估指标，如准确率、召回率等。
• model: 实现了多种深度学习模型，如分类、分割、检测等。
• runner: 包含训练、验证和测试流程的脚本。
• scripts: 运行脚本，用于启动训练、验证等任务。
• .gitignore: 定义了 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: Apache-2.0 许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• main.py: 主程序入口，通常用于运行实验。
• requirements.txt: 依赖文件，定义了项目所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py，它是程序的入口点。在这个文件中，通常会有以下内容：

• 导入必要的模块。
• 定义或加载配置。
• 初始化数据集、模型、损失函数和优化器。
• 启动训练或测试循环。

用户可以通过修改 main.py 中的配置或直接通过命令行参数来运行不同的实验。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件存放在 configs 目录下，通常是以 .yaml 或 .json 为后缀的文件。这些文件包含了模型结构、训练策略、数据加载等所有需要的配置信息。

配置文件示例（假设为 config.yaml）：

model:
  name: ResNet50
  pretrained: true

data:
  train:
    dataset: 'COCO'
    path: './data/coco'
  val:
    dataset: 'COCO'
    path: './data/coco'

train:
  epochs: 10
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

test:
  dataset: 'COCO'
  path: './data/coco'

在这个配置文件中，定义了以下内容：

• model: 模型配置，包括模型名称和是否加载预训练权重。
• data: 数据配置，包括训练和验证的数据集名称和路径。
• train: 训练配置，包括总轮数、批量大小和学习率。
• test: 测试配置，包括数据集名称和路径。

用户可以通过修改这些配置文件来自定义实验。