开源项目教程： Perception Models

1. 项目的目录结构及介绍

Perception Models 是一个用于感知任务的开源项目，其目录结构如下：

• apps: 包含 Perception Encoder (PE) 和 Perception Language Model (PLM) 的应用程序代码。
• core: 包含项目核心功能的模块，例如模型定义和训练过程。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 指导如何为项目贡献代码。
• LICENSE.PE 和 LICENSE.PLM: 分别为 Perception Encoder 和 Perception Language Model 的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和说明文件。
• requirements.txt: 列出项目依赖的 Python 包。
• setup.py: 用于安装项目的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

要启动 Perception Models 项目，你需要首先克隆仓库并设置虚拟环境：

git clone https://github.com/facebookresearch/perception_models.git
cd perception_models
conda create --name perception_models python=3.12
conda activate perception_models

接下来，安装所需的依赖：

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
conda install ffmpeg -c conda-forge
pip install torchcodec==0.1 --index-url=https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -e .

以上命令会安装一个可编辑的版本，允许你在不需要重新安装的情况下修改代码。

3. 项目的配置文件介绍

在 Perception Models 项目中，配置文件主要是通过环境变量和 requirements.txt 来管理的。

• requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有 Python 包，确保了环境的兼容性和一致性。
• 环境变量可以在 .env 文件中设置，也可以直接在命令行中设置。这些变量通常用于配置模型的参数、数据集路径等。

请注意，具体的配置文件可能根据不同的应用程序（PE 或 PLM）有所不同，详细配置可以参考各自 apps 目录下的 README.md 文件。

以上就是关于 Perception Models 项目的简要教程，包括了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您的使用有所帮助。