Bottom-Up Attention 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

bottom-up-attention/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── features/
│   └── ...
├── models/
│   ├── backbone/
│   ├── detector/
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   └── ...
├── configs/
│   ├── default.yaml
│   ├── custom.yaml
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存放数据集相关文件，包括标注文件和特征文件。
  • annotations/: 存放数据集的标注文件。
  • features/: 存放预处理后的特征文件。
• models/: 存放模型的定义和实现。
  • backbone/: 存放骨干网络的实现。
  • detector/: 存放目标检测器的实现。
• scripts/: 存放训练和评估脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • eval.py: 评估模型的脚本。
• configs/: 存放配置文件。
  • default.yaml: 默认配置文件。
  • custom.yaml: 自定义配置文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练模型。启动训练的命令如下：

python scripts/train.py --config configs/default.yaml

eval.py

eval.py 是项目的评估脚本，用于评估训练好的模型。启动评估的命令如下：

python scripts/eval.py --config configs/default.yaml --model_path path/to/model

3. 项目配置文件介绍

default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，包含了训练和评估过程中所需的各项参数。以下是部分配置项的介绍：

# 数据集路径
data_dir: "data/"

# 模型配置
model:
  backbone: "resnet50"
  detector: "faster_rcnn"

# 训练配置
train:
  batch_size: 16
  num_epochs: 50
  learning_rate: 0.001

# 评估配置
eval:
  batch_size: 8
  iou_threshold: 0.5

custom.yaml

custom.yaml 是自定义配置文件，用户可以根据需要修改配置项。使用自定义配置文件启动训练的命令如下：

python scripts/train.py --config configs/custom.yaml

通过修改 custom.yaml 中的配置项，用户可以自定义训练和评估过程中的各项参数。