IQA视觉问答在互动环境中的开源项目指南
2024-09-26 19:43:59作者:宣利权Counsellor
本指南旨在帮助您理解并使用Daniel Gordon等人在CVPR 2018上发表的论文“IQA: Visual Question Answering in Interactive Environments”的开源实现。此项目提供了一套完整的代码库来训练和评估互动环境下视觉问答的各种模型。
1. 项目目录结构及介绍
以下是项目的主目录结构以及关键子目录的功能说明:
thor-iqa-cvpr-2018/
├── darknet_object_detection # YOLOv3分支相关代码和权重文件
├── depth_estimation_network # 深度估计网络的代码和资产
├── generate_questions # 自动生成问题的脚本和数据
├── graphs # 图相关的文件或配置
├── layouts # 布局信息
├── networks # 各种神经网络模型
├── qa_agents # 问题回答代理(智能体)的实现
├── question_embedding # 问题编码模块
├── questions # 包含训练和测试问题的子集
│ ├── train, unseen_scenes, seen_scenes # 分别对应不同场景的问题
│ └── 内部含有不同类型的问答数据集
├── reinforcement_learning # 强化学习相关代码
├── supervised # 监督学习部分代码
├── thor_tests # 测试THOR环境是否设置正确的脚本
├── utils # 实用工具函数
├── visualizations # 训练过程中的可视化图像存储位置
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md # 项目读我文件,包含安装和运行指导
├── __init__.py # 初始化Python包
├── constants.py # 全局配置变量,非常重要
├── download_weights.sh # 下载预训练权重的脚本
├── eval.py # 用于模型评估的脚本
├── run_thor_tests.py # 确保THOR环境正常运作的测试脚本
└── train.py # 训练模型的主要脚本
2. 项目的启动文件介绍
主要启动文件
- run_thor_tests.py: 这个脚本用来测试AI2THOR环境是否已正确安装,并能在您的系统上运行。它是个快速检查,确保后续的开发与训练可以顺利进行。
- train.py: 训练模型的入口点。通过修改
constants.py
中的TASK
变量,您可以选择要训练的特定任务,如导航、语言模型、或强化学习等。 - eval.py: 用于模型评估的脚本,同样需要先设置好相应的参数,尤其是
TEST_SET
以确定是评估在见过还是未见过的场景中。
3. 项目的配置文件介绍
- constants.py: 核心配置文件,其中定义了诸如任务类型(
TASK
)、测试集合(TEST_SET
)、是否开启绘图(DRAWING
)等关键参数。对于任何实验前的自定义设置,都应首先查看并可能修改这个文件。 - requirements.txt: 列出了项目依赖的所有Python库及其版本,用于确保环境的一致性。安装时,通过
pip install -r requirements.txt
命令自动安装这些依赖项。 - download_weights.sh: 脚本用于下载预训练的权重,包括深度估计网络、YOLOv3在THOR上的训练结果以及其他必要的网络权重。
注意事项
- 在开始之前,请确保您的环境满足CUDA、cuDNN、Darknet以及Python 3.5+的要求。
- 使用虚拟环境来管理项目依赖,遵循“First Time Setup”中的步骤。
- 对于不同的实验需求,详细阅读
README.md
,调整constants.py
中的相关配置。
通过上述指引,您将能够有效地准备环境,理解和操作此开源项目,进一步探索互动环境下的视觉问答技术。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0269get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java00AudioFly
AudioFly是一款基于LDM架构的文本转音频生成模型。它能生成采样率为44.1 kHz的高保真音频,且与文本提示高度一致,适用于音效、音乐及多事件音频合成等任务。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile08
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
149
1.95 K

deepin linux kernel
C
22
6

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
518

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0