光学流自动校正项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于GitHub上的开源项目，旨在通过光学流技术自动校正视频帧。项目的目录结构如下：

opticalflow-autoflow/
├── data/                       # 存放数据集
│   ├── train/                  # 训练数据
│   └── test/                   # 测试数据
├── models/                     # 模型定义和训练脚本
│   ├── model.py                # 模型定义
│   └── train.py                # 训练脚本
├── utils/                      # 工具类和辅助函数
│   ├── data_loader.py          # 数据加载相关
│   └── flow_utils.py           # 光学流处理工具
├── notebooks/                  # Jupyter笔记本，用于实验和测试
├── scripts/                    # 运行脚本
│   ├── run_train.sh            # 训练模型脚本
│   └── run_test.sh             # 测试模型脚本
├── config/                     # 配置文件
│   └── config.json             # 项目配置文件
└── README.md                   # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

启动文件位于scripts目录下，包含以下两个脚本：

• run_train.sh：用于启动模型训练过程。
• run_test.sh：用于在测试数据上评估模型的性能。

使用这些脚本之前，需要确保系统中已安装所有必要的依赖，并且环境变量已正确设置。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于config目录下，名为config.json。该文件包含了项目运行所需的所有配置信息，如下所示：

{
  "data": {
    "train": "data/train/",
    "test": "data/test/"
  },
  "model": {
    "name": "OpticalFlowModel",
    "params": {
      "learning_rate": 0.001,
      "batch_size": 32,
      "epochs": 100
    }
  },
  "training": {
    "device": "cuda",
    "save_dir": "checkpoints/"
  }
}

配置文件包含数据集路径、模型参数、训练参数等信息。可以通过修改此文件来改变训练过程或模型参数，以适应不同的需求和实验设置。