sAP项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

sAP项目是基于ECCV 2020论文《Towards Streaming Perception》的开源代码库。项目的主要目录结构如下：

• doc/：包含项目的文档和API说明。
• exp/：包含不同任务（如检测、跟踪、分析等）的实验配置文件和脚本。
• analysis/：包含用于分析未来状态的代码。
• track/：包含用于目标跟踪的代码。
• util/：包含一些通用的工具函数和类。
• vis/：包含用于可视化的代码。
• .gitattributes：定义Git仓库的属性。
• .gitignore：定义Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用MIT许可证。
• README.md：项目的说明文件，包含项目的基本信息和如何开始。
• environment.yml：定义项目运行所需的Python环境和依赖。
• setup.py：用于安装项目作为Python包的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过exp/目录下的脚本进行的。以下是一些常用的启动文件：

• exp/train.py：用于启动模型训练的脚本。
• exp/test.py：用于启动模型测试的脚本。
• exp/eval.py：用于启动模型评估的脚本。

具体的启动命令取决于你的具体任务和配置。通常，你需要设置一些环境变量，然后运行相应的脚本，例如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python exp/train.py --config-file /path/to/config.py

这里，CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定使用的GPU设备，--config-file用于指定实验的配置文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于exp/目录下，以.py为后缀。配置文件包含了实验的所有参数，包括数据集路径、模型结构、训练策略等。以下是一个简化版的配置文件示例：

# config.py

# 数据集路径
data_dir = "/path/to/dataset"

# 模型配置
model = dict(
    type='MyModel',  # 模型类型
    backbone=dict(
        type='ResNet',  # 骨干网络类型
        layers=50,  # 骨干网络层数
    ),
    neck=dict(
        type='FPN',  # 颈部网络类型
    ),
    head=dict(
        type='MyHead',  # 头部网络类型
    ),
)

# 训练策略
train = dict(
    batch_size=32,  # 批大小
    learning_rate=0.001,  # 学习率
    epochs=100,  # 训练轮数
)

# 测试策略
test = dict(
    batch_size=32,  # 批大小
    eval_interval=5,  # 评估间隔
)

# 额外配置
extra = dict(
    work_dir='./work_dir',  # 工作目录
    logger=dict(
        handlers=(dict(type='StreamHandler', level='INFO'),),
    ),
)

在运行实验前，你需要根据实际情况调整这些配置参数。配置文件使得实验的复现变得更加容易，同时也便于实验参数的调整和优化。

以上就是sAP项目的启动和配置教程。祝你实验顺利！