Visual-QA 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

visual-qa/
├── data/
│   ├── abstract_scenes/
│   ├── coco/
│   └── vqa/
├── models/
│   ├── baseline/
│   ├── deep_learning/
│   └── utils/
├── scripts/
│   ├── download_data.sh
│   ├── preprocess_data.sh
│   └── train_model.sh
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构说明

• data/: 存放项目所需的数据集，包括抽象场景数据 (abstract_scenes/)、COCO 数据 (coco/) 和 VQA 数据 (vqa/)。
• models/: 存放项目的模型代码，包括基线模型 (baseline/)、深度学习模型 (deep_learning/) 和工具函数 (utils/)。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，包括数据下载 (download_data.sh)、数据预处理 (preprocess_data.sh) 和模型训练 (train_model.sh)。
• config/: 存放项目的配置文件，包括默认配置 (default.yaml) 和自定义配置 (custom.yaml)。
• main.py: 项目的启动文件，用于启动训练或测试过程。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和评估模型。以下是该文件的主要功能模块：

• 初始化配置: 从 config/ 目录中加载配置文件，并根据配置初始化项目参数。
• 数据加载: 使用 data/ 目录中的数据集进行数据加载和预处理。
• 模型训练: 根据配置文件中的参数，选择合适的模型进行训练。
• 模型评估: 在训练完成后，对模型进行评估，并输出评估结果。

使用示例

python main.py --config config/default.yaml

3. 项目配置文件介绍

config/default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，包含了项目运行所需的基本配置参数。以下是该文件的主要配置项：

# 数据集配置
dataset:
  name: "vqa"
  path: "data/vqa/"

# 模型配置
model:
  type: "baseline"
  params:
    hidden_size: 256
    num_layers: 2

# 训练配置
training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

# 评估配置
evaluation:
  metric: "accuracy"

config/custom.yaml

custom.yaml 是自定义配置文件，用户可以根据需要修改该文件中的配置项，以适应不同的实验需求。

使用示例

python main.py --config config/custom.yaml

通过修改 custom.yaml 中的配置项，用户可以自定义数据集路径、模型类型、训练参数等。

---

以上是 Visual-QA 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。