PolyFormer 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

PolyFormer 项目的目录结构如下：

PolyFormer/
├── datasets/
│   ├── images/
│   │   ├── flickr30k/
│   │   ├── mscoco/
│   │   ├── saiaprtc12/
│   │   └── visual-genome/
│   └── annotations/
│       └── instances.json
├── pretrained_weights/
├── run_scripts/
│   ├── finetune/
│   ├── pretrain/
│   └── evaluation/
├── data/
├── models/
├── refer/
├── utils/
├── app.py
├── demo.py
├── evaluate.py
├── requirements.txt
├── train.py
└── trainer.py

目录结构介绍

• datasets/: 存放数据集的目录，包括图像和标注文件。
  • images/: 存放各种数据集的图像文件。
  • annotations/: 存放数据集的标注文件。
• pretrained_weights/: 存放预训练模型的权重文件。
• run_scripts/: 存放运行脚本的目录，包括微调、预训练和评估的脚本。
  • finetune/: 存放微调模型的脚本。
  • pretrain/: 存放预训练模型的脚本。
  • evaluation/: 存放评估模型的脚本。
• data/: 存放数据处理相关的脚本。
• models/: 存放模型定义的脚本。
• refer/: 存放与参考表达相关的脚本。
• utils/: 存放工具函数和辅助脚本。
• app.py: 项目的启动文件。
• demo.py: 用于运行演示的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型的脚本。
• requirements.txt: 项目的依赖文件。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• trainer.py: 训练器的实现脚本。

2. 项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是 PolyFormer 项目的启动文件。它包含了项目的入口函数，用于启动整个应用程序。通常，这个文件会初始化模型、加载数据集、配置训练参数，并启动训练或评估过程。

主要功能

• 初始化模型: 加载预训练模型或从头开始初始化模型。
• 加载数据集: 从 datasets/ 目录中加载训练和评估数据。
• 配置训练参数: 设置训练的超参数，如学习率、批量大小等。
• 启动训练或评估: 根据配置启动训练或评估过程。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 是 PolyFormer 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的所有 Python 包及其版本。通过运行以下命令可以安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

主要依赖

• torch: PyTorch 深度学习框架。
• transformers: Hugging Face 的 Transformers 库，用于加载预训练模型。
• numpy: 用于数值计算的库。
• opencv-python: 用于图像处理的库。
• matplotlib: 用于绘图的库。

其他配置文件

• pretrained_weights/: 存放预训练模型的权重文件，用于初始化模型。
• datasets/annotations/instances.json: 数据集的标注文件，用于训练和评估。

通过以上介绍，您可以更好地理解 PolyFormer 项目的目录结构、启动文件和配置文件，从而更方便地进行项目的使用和开发。