开源项目 `pose-attention` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

pose-attention/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py
│   ├── transforms.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── pose_attention.py
│   ├── utils.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
├── README.md
├── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 包含数据处理相关的文件，如数据集加载和数据变换。
• models/: 包含模型定义和相关工具函数。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• scripts/: 包含训练和测试脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

训练脚本 train.py

# scripts/train.py
import os
import argparse
from models import pose_attention
from data import dataset, transforms
from configs import config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Train Pose Attention Model')
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config.yaml', help='Path to config file')
    args = parser.parse_args()

    cfg = config.load_config(args.config)
    model = pose_attention.PoseAttentionModel(cfg)
    dataset = dataset.PoseDataset(cfg)
    transforms = transforms.get_transforms(cfg)

    # 训练逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    main()

测试脚本 test.py

# scripts/test.py
import os
import argparse
from models import pose_attention
from data import dataset, transforms
from configs import config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Test Pose Attention Model')
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config.yaml', help='Path to config file')
    args = parser.parse_args()

    cfg = config.load_config(args.config)
    model = pose_attention.PoseAttentionModel(cfg)
    dataset = dataset.PoseDataset(cfg)
    transforms = transforms.get_transforms(cfg)

    # 测试逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件 config.yaml

# configs/config.yaml
data:
  root: 'path/to/data'
  batch_size: 32
  num_workers: 4

model:
  input_size: 256
  num_classes: 17

train:
  lr: 0.001
  epochs: 100

test:
  checkpoint: 'path/to/checkpoint'

配置文件介绍

• data: 数据相关配置，包括数据路径、批大小和数据加载的线程数。
• model: 模型相关配置，包括输入尺寸和类别数。
• train: 训练相关配置，包括学习率和训练轮数。
• test: 测试相关配置，包括模型检查点路径。

以上是 pose-attention 项目的详细使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！