GCN人脸识别聚类项目指南

本指南详细介绍了如何操作和理解基于图卷积网络（GCN）的脸部聚类开源项目，项目地址位于 GitHub，该库用于实现CVPR 2019论文《基于连接性的脸部聚类通过图卷积网络》中的方法。

1. 项目目录结构及介绍

项目遵循清晰的组织结构，下面是主要的目录及其功能简介：

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├── assets           # 资源文件夹，可能存放预处理后的数据或模型辅助文件
├── feeder.py        # 数据供给器，负责准备输入给模型的数据
├── gitignore        # 忽略文件列表，指定不应被Git版本控制的文件类型或名称
├── LICENSE          # 许可证文件，表明项目遵循MIT协议
├── README.md        # 项目说明文件，包含了基本的项目介绍和快速入门信息
├── requirements.txt # 环境依赖文件，列出运行项目所需的Python包及其版本
├── test.py          # 测试脚本，用于验证模型在特定数据上的表现
├── train.py         # 训练脚本，执行模型训练过程
└── utils            # 工具函数集合，包括数据处理、模型辅助等功能

# 模型和核心代码部分
├── model.py         # 定义图卷积网络模型
└── visulization.ipynb # 可视化脚本，帮助理解模型输出或数据特征

# 其他关键文件
├── *.py             # 可能存在的其他Python脚本，如数据预处理或后处理脚本
└── *.npy            # 预处理好的数据文件，如特征向量、标签等

2. 项目的启动文件介绍

训练模型

• train.py: 此脚本用于训练模型。它需要提供特征路径(--feat_path)，近邻图路径(--knn_graph_path)以及标签路径(--labels_path)。这一步是构建模型并调整其权重，以学习从特征到身份链接的关系。

测试模型

• test.py: 这个脚本用于评估已经训练好的模型。你需要提供验证集特征路径(--val_feat_path)，近邻图路径(--val_knn_graph_path)，如果需要计算精确度，则还需要提供验证集的标签路径(--val_labels_path)以及模型权重的路径(--checkpoint)。测试过程中，它会动态输出成对精度、召回率和最终的B-Cubed F-score、NMI分数。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有明确的单个“配置文件”作为单独的文件存在，而是通过命令行参数来指定配置。这意味着你需在运行train.py或test.py时，通过命令行直接传递必要的配置信息，例如数据路径、模型权重路径等。尽管如此，你可以创建一个自定义的.py脚本或使用环境变量来管理这些配置项，以便于维护和复现实验设置。

为了更灵活和可扩展的配置管理，可以考虑以下伪配置文件概念：

# 假设的config.py示例
class Config:
    FEATURE_PATH = "path/to/features"
    LABELS_PATH = "path/to/labels"
    KNNGRAPHS_PATH = "path/to/knn_graphs"
    CHECKPOINT_PATH = "path/to/model_weights"

# 使用时导入并在命令行调用中参考这些变量

然后在实际调用脚本时，可以从这个虚拟配置中读取路径，简化命令行参数的指定。这种方式虽然不是项目原始结构的一部分，但提供了一种组织配置信息的实用方案。