SemGCN项目启动和配置教程

1. 项目目录结构及介绍

SemGCN项目是基于Pytorch实现的，用于3D人体姿态回归的语义图卷积网络。项目目录结构如下：

• common/：包含一些通用的代码和函数。
• data/：存放数据集和数据处理相关的代码。
• models/：定义了项目使用的各种模型。
• progress/：包含了项目的进度记录。
• LICENSE：项目的Apache-2.0协议许可证文件。
• README.md：项目的说明文档。
• example.gif：示例动图，展示了项目的预测结果。
• main_gcn.py：主程序文件，用于训练和评估语义图卷积网络。
• main_linear.py：主程序文件，用于训练和评估线性模型。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• viz.py：可视化脚本，用于生成预测结果的可视化动图。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件包括main_gcn.py和main_linear.py，以下是它们的简要介绍：

• main_gcn.py：这个文件包含了启动语义图卷积网络训练和评估的代码。可以通过命令行参数来指定是否使用非局部块（--non_local），是否进行评估（--evaluate），以及模型参数等。

• main_linear.py：这个文件用于启动线性模型的训练和评估。命令行参数与main_gcn.py相似，但默认不使用非局部块。

启动训练或评估的命令示例：

# 训练语义图卷积网络
python main_gcn.py --epochs 50

# 评估预训练的语义图卷积网络
python main_gcn.py --evaluate checkpoint/pretrained/ckpt_semgcn.pth.tar

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，但也可以在代码中直接修改默认配置。以下是一些主要的配置选项：

• --epochs：指定训练的轮数。
• --non_local：是否在模型中使用非局部块。
• --evaluate：是否进行评估模式。
• --keypoints：指定关键点类型，例如sh_ft_h36m表示使用Stacked Hourglass模型进行数据预处理的关键点。

此外，requirements.txt文件列出了项目运行所需的所有Python包，可以通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

以上就是SemGCN项目的启动和配置教程。按照以上步骤，您可以顺利地搭建和运行这个开源项目。