ST-GCN 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ST-GCN 项目的目录结构如下：

st-gcn/
├── config/
│   └── ...
├── feeder/
│   └── ...
├── models/
│   └── pose/
│       └── coco/
│           └── ...
├── net/
│   └── ...
├── processor/
│   └── ...
├── resource/
│   └── ...
├── tools/
│   └── ...
├── torchlight/
│   └── ...
├── .gitignore
├── ISSUE_TEMPLATE.md
├── LICENSE
├── OLD_README.md
├── README.md
├── main.py
└── requirements.txt

目录介绍

• config/: 包含项目的配置文件。
• feeder/: 包含数据加载器的相关文件。
• models/pose/coco/: 包含模型定义和参数。
• net/: 包含网络结构的相关文件。
• processor/: 包含数据处理的相关文件。
• resource/: 包含资源文件。
• tools/: 包含工具脚本。
• torchlight/: 包含与 PyTorch 相关的辅助工具。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• ISSUE_TEMPLATE.md: GitHub 问题模板。
• LICENSE: 项目许可证。
• OLD_README.md: 旧的 README 文件。
• README.md: 项目说明文件。
• main.py: 项目启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责启动整个项目，包括数据加载、模型初始化、训练和测试等。

主要功能

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 初始化模型。
• 进行训练或测试。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下。这些配置文件定义了项目的各种参数，包括数据路径、模型参数、训练参数等。

主要配置文件

• config.yaml: 主配置文件，包含全局参数。
• train.yaml: 训练相关的配置参数。
• test.yaml: 测试相关的配置参数。

配置文件示例

data_path: "path/to/data"
model_params:
  num_classes: 10
  learning_rate: 0.001
train_params:
  batch_size: 32
  epochs: 100

通过修改这些配置文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。