MotionSqueeze 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

MotionSqueeze 项目的目录结构如下：

MotionSqueeze/
├── README.md
├── environment.yml
├── setup.py
├── train.py
├── config/
│   └── default_config.yaml
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• environment.yml: 环境配置文件，用于创建 Anaconda 环境。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。
• config/: 配置文件目录，包含默认配置文件 default_config.yaml。
• data/: 数据目录，用于存放训练数据。
• models/: 模型目录，包含模型定义文件。
• utils/: 工具目录，包含各种辅助函数和工具。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件用于启动训练过程。以下是 train.py 的基本介绍：

# train.py
import argparse
import config.default_config as config
from models import MSNet
from utils import train_utils

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="MotionSqueeze Training")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config/default_config.yaml', help='Path to the config file.')
    args = parser.parse_args()

    # 加载配置文件
    cfg = config.load_config(args.config)

    # 创建模型
    model = MSNet(cfg)

    # 训练模型
    train_utils.train(model, cfg)

if __name__ == '__main__':
    main()

启动文件介绍

• train.py 文件通过命令行参数 --config 指定配置文件路径，默认使用 config/default_config.yaml。
• 加载配置文件后，创建 MSNet 模型并调用 train_utils.train 函数进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/default_config.yaml，该文件包含了训练过程中所需的各种参数。以下是配置文件的基本内容：

# config/default_config.yaml
data:
  path: 'data/'
  batch_size: 32
  num_workers: 4

model:
  input_size: 224
  num_classes: 101

train:
  lr: 0.001
  epochs: 100
  save_interval: 10

...

配置文件介绍

• data: 数据相关配置，包括数据路径、批大小和数据加载的线程数。
• model: 模型相关配置，包括输入大小和类别数。
• train: 训练相关配置，包括学习率、训练轮数和模型保存间隔。

以上是 MotionSqueeze 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。