TVLT 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

TVLT/
├── assets/
│   └── demo_samples/
├── model/
├── scripts/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── Demo_Emotional_Analysis.ipynb
├── Demo_Sentiment_Analysis.ipynb
├── Demo_Video_Audio_MAE.ipynb
├── LICENSE
├── PT.md
├── README.md
├── demos.py
├── requirements.txt
└── run.py

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件，如演示示例。
  • demo_samples/: 存放演示示例的具体文件。
• model/: 存放模型的相关文件。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，如预训练和微调的脚本。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• Demo_Emotional_Analysis.ipynb: 情感分析演示的 Jupyter Notebook。
• Demo_Sentiment_Analysis.ipynb: 情感分析演示的 Jupyter Notebook。
• Demo_Video_Audio_MAE.ipynb: 视频和音频掩码自动编码演示的 Jupyter Notebook。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• PT.md: 项目的技术文档。
• README.md: 项目的主文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• demos.py: 演示脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

run.py

run.py 是项目的启动文件，用于执行项目的核心功能。该文件通常包含以下内容：

• 导入依赖: 导入项目所需的 Python 包和模块。
• 配置加载: 加载项目的配置文件，如模型参数、数据路径等。
• 模型初始化: 初始化 TVLT 模型。
• 数据处理: 处理输入数据，如视频和音频。
• 模型推理: 使用模型进行推理或训练。
• 结果输出: 输出模型的推理结果或训练日志。

使用示例

python run.py --config config.json --mode inference

3. 项目的配置文件介绍

config.json

config.json 是项目的配置文件，用于存储项目的各种配置参数。以下是配置文件中可能包含的内容：

{
  "model_path": "model/tvlt-base",
  "data_path": "data/howto100m",
  "num_frames": 8,
  "image_size": 224,
  "audio_length": 2048,
  "batch_size": 32,
  "learning_rate": 0.0001,
  "num_epochs": 10
}

配置参数介绍

• model_path: 模型的路径。
• data_path: 数据集的路径。
• num_frames: 每个视频的帧数。
• image_size: 图像的尺寸。
• audio_length: 音频的长度。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练的轮数。

通过修改 config.json 文件中的参数，可以调整模型的训练和推理行为。