RTFNet 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

RTFNet 项目的目录结构如下：

RTFNet/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py
│   └── transform.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── decoder.py
│   ├── encoder.py
│   └── rtfnet.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py
│   ├── metrics.py
│   └── utils.py
├── config.py
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 包含数据集处理的相关文件。
  • dataset.py: 定义数据集类。
  • transform.py: 定义数据预处理和增强的变换。
• models/: 包含模型的定义。
  • decoder.py: 定义解码器部分。
  • encoder.py: 定义编码器部分。
  • rtfnet.py: 定义整个 RTFNet 模型。
• utils/: 包含辅助工具和函数。
  • logger.py: 日志记录工具。
  • metrics.py: 评估指标计算。
  • utils.py: 其他辅助函数。
• config.py: 配置文件，包含模型训练和测试的参数设置。
• main.py: 项目的主启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 RTFNet 项目的主启动文件，负责模型的训练和测试。主要功能包括：

• 解析命令行参数。
• 加载配置文件。
• 初始化数据集和数据加载器。
• 初始化模型、优化器和损失函数。
• 进行训练和测试循环。

使用示例：

python main.py --config config.py

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是 RTFNet 项目的配置文件，包含模型训练和测试的各种参数设置。主要参数包括：

• data_dir: 数据集的存储路径。
• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练的 epoch 数量。
• learning_rate: 学习率。
• weight_decay: 权重衰减。
• checkpoint_dir: 模型检查点的存储路径。
• log_dir: 日志文件的存储路径。

配置文件示例：

# config.py

data_dir = 'path/to/dataset'
batch_size = 8
num_epochs = 100
learning_rate = 0.001
weight_decay = 0.0001
checkpoint_dir = 'checkpoints/'
log_dir = 'logs/'

通过修改 config.py 文件中的参数，可以调整模型的训练和测试行为。