KonIQ-10k 深度学习模型项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

koniq/
├── cnn_finetune/
├── layers/
├── metadata/
├── LICENSE
├── README.md
├── koncept512_train_test_py3.ipynb
├── koncept512_train_test_py3_with_kuti.ipynb
├── resnet101.py
├── train_deeprn.ipynb
├── train_koncept1024.ipynb
├── train_koncept224.ipynb
└── train_koncept512.ipynb

• cnn_finetune/: 包含用于微调的CNN模型文件。
• layers/: 包含自定义的神经网络层文件。
• metadata/: 包含项目的数据集元数据文件，如图像文件名、评分和训练/验证/测试集分配。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• koncept512_train_test_py3.ipynb: 用于训练和测试KonCept512模型的Jupyter Notebook文件。
• koncept512_train_test_py3_with_kuti.ipynb: 包含Kuti库的KonCept512模型训练和测试的Jupyter Notebook文件。
• resnet101.py: 包含ResNet101模型的Python文件。
• train_deeprn.ipynb: 用于训练DeepRN模型的Jupyter Notebook文件。
• train_koncept1024.ipynb: 用于训练KonCept1024模型的Jupyter Notebook文件。
• train_koncept224.ipynb: 用于训练KonCept224模型的Jupyter Notebook文件。
• train_koncept512.ipynb: 用于训练KonCept512模型的Jupyter Notebook文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是Jupyter Notebook文件，用于训练和测试不同的模型。以下是主要的启动文件：

• koncept512_train_test_py3.ipynb: 用于训练和测试KonCept512模型。
• koncept512_train_test_py3_with_kuti.ipynb: 包含Kuti库的KonCept512模型训练和测试。
• train_deeprn.ipynb: 用于训练DeepRN模型。
• train_koncept1024.ipynb: 用于训练KonCept1024模型。
• train_koncept224.ipynb: 用于训练KonCept224模型。
• train_koncept512.ipynb: 用于训练KonCept512模型。

这些文件可以直接在Jupyter Notebook环境中打开并运行，以启动相应的训练和测试任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过以下方式进行配置：

• metadata/koniq10k_distributions_sets.csv: 包含图像文件名、评分和训练/验证/测试集分配的元数据文件。可以通过修改此文件来调整数据集的分配。
• Jupyter Notebook文件: 在Jupyter Notebook文件中，可以通过修改代码中的参数来配置模型的训练和测试过程，如学习率、批量大小等。

通过这些方式，用户可以根据自己的需求对项目进行配置和调整。