VACE 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

VACE（Visual Active Speaker Detection with Context）项目的目录结构如下所示：

VACE/
│
├── data/                # 存储数据集和预处理脚本
│
├── docs/                # 项目文档
│
├── experiments/         # 存储实验配置和结果
│
├── models/              # 模型定义和训练代码
│
├── scripts/             # 通用脚本，如数据预处理、模型训练等
│
├── src/                 # 源代码，包括数据加载、模型评估等
│
├── tools/               # 辅助工具和库
│
└── requirements.txt     # 项目依赖的Python库

目录详细介绍：

• data/：包含数据集以及用于数据预处理的脚本。
• docs/：存放项目的文档资料。
• experiments/：保存实验的配置文件和结果，如训练日志、模型权重等。
• models/：包含构建和训练模型的代码。
• scripts/：存放一些执行特定任务的脚本，例如数据转换、模型训练和测试。
• src/：源代码目录，包含了项目的主要逻辑，如数据加载器、模型评估工具等。
• tools/：包含一些项目依赖的辅助工具和自定义库。
• requirements.txt：列出项目运行所需的Python库和版本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过scripts/目录下的脚本进行，例如train.py用于启动模型训练。以下是一个基本的启动命令示例：

python scripts/train.py --config experiments/config.yaml

这个命令将会使用experiments/config.yaml作为配置文件来启动训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于experiments/目录下，如config.yaml。这个文件包含了模型训练所需的所有参数设置，例如数据集路径、模型结构、训练参数等。以下是一个配置文件的简化示例：

dataset:
  train: data/train_dataset.h5
  val: data/val_dataset.h5
  test: data/test_dataset.h5

model:
  backbone: resnet18
  head: classification_head

training:
  epochs: 30
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

在这个配置文件中，dataset部分定义了训练、验证和测试数据集的路径；model部分指定了模型的结构；training部分包含了训练过程的参数设置，例如训练的轮数、批量大小和学习率。这些参数可以根据实际需要进行调整。