CLIPSelf 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

CLIPSelf 项目是一个开源项目，用于实现视觉变换器自我蒸馏的开词汇密集预测。以下是项目的目录结构及其说明：

CLIPSelf/
├── checkpoints/               # 存储预训练的模型权重文件
├── data/                      # 存储数据集相关文件
├── coco/                      # COCO 数据集相关文件
├── lvis_v1/                   # LVIS 数据集相关文件
├── scripts/                   # 脚本文件，包括训练和测试脚本
├── src/                       # 源代码目录
├── tools/                     # 工具脚本目录
├── .gitignore                 # 指定git忽略的文件
├── LICENSE                    # 项目许可证文件
├── README.md                  # 项目说明文件
├── clipself_method.jpg         # 项目方法的示例图片
├── requirements-training.txt  # 训练环境所需的依赖文件
├── requirements.txt           # 运行环境所需的依赖文件
├── setup.py                   # 设置文件，用于安装项目为Python包

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 scripts 目录下的脚本文件来完成的。以下是一些主要的启动文件及其作用：

• train_clipself_coco_image_patches_eva_vitb16.sh: 用于启动基于 COCO 数据集使用 ViT-B/16 模型进行 CLIPSelf 训练的脚本。
• test_eva_vitb16_macc_boxes_masks.sh: 用于测试 ViT-B/16 模型的脚本，需要指定测试名称和模型权重文件路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过修改 scripts 目录下的脚本文件中的变量来完成。以下是一些主要的配置选项：

• --config: 指定训练或测试的配置文件。
• --checkpoint: 指定使用的模型权重文件。
• --data: 指定数据集的路径。

例如，在训练脚本中，你可以设置以下变量来配置训练过程：

python train.py --config path/to/config.yaml --checkpoint path/to/checkpoint.pt --data path/to/dataset

在实际使用时，你需要根据实际情况调整这些路径和参数，以确保项目可以正确地运行。