SIGMA 开源项目教程
SIGMA[CVPR’ 22 ORAL] SIGMA: Semantic-complete Graph Matching for Domain Adaptative Object Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sigm/SIGMA
1. 项目的目录结构及介绍
SIGMA 项目的目录结构如下:
SIGMA/
├── data/
│ ├── raw/
│ ├── processed/
│ └── interim/
├── docs/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│ ├── data/
│ ├── features/
│ ├── models/
│ └── visualization/
├── tests/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── config.yaml
目录结构介绍
data/
: 存储数据文件,包括原始数据、处理后的数据和中间数据。raw/
: 原始数据文件。processed/
: 处理后的数据文件。interim/
: 中间数据文件。
docs/
: 项目文档。models/
: 存储训练好的模型文件。notebooks/
: Jupyter Notebook 文件,用于数据探索和实验。src/
: 源代码目录。data/
: 数据处理脚本。features/
: 特征工程脚本。models/
: 模型训练和评估脚本。visualization/
: 数据可视化脚本。
tests/
: 测试脚本。.gitignore
: Git 忽略文件配置。README.md
: 项目说明文档。requirements.txt
: 项目依赖包列表。setup.py
: 项目安装脚本。config.yaml
: 项目配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 src/
目录下,具体文件名可能因项目而异。假设启动文件为 main.py
,其内容可能如下:
from src.data import load_data
from src.models import train_model
from src.visualization import visualize_results
def main():
# 加载数据
data = load_data()
# 训练模型
model = train_model(data)
# 可视化结果
visualize_results(model)
if __name__ == "__main__":
main()
启动文件介绍
main.py
: 主启动文件,负责调用数据加载、模型训练和结果可视化的功能模块。load_data()
: 加载数据函数。train_model()
: 训练模型函数。visualize_results()
: 结果可视化函数。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常为 config.yaml
,其内容可能如下:
data:
path: "data/raw"
format: "csv"
model:
type: "regression"
parameters:
learning_rate: 0.01
epochs: 100
visualization:
output_path: "reports/figures"
format: "png"
配置文件介绍
config.yaml
: 项目配置文件,包含数据路径、模型类型和参数、可视化输出路径等信息。data
: 数据相关配置。path
: 数据路径。format
: 数据格式。
model
: 模型相关配置。type
: 模型类型。parameters
: 模型参数。
visualization
: 可视化相关配置。output_path
: 可视化输出路径。format
: 可视化输出格式。
以上是 SIGMA 开源项目的教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。
SIGMA[CVPR’ 22 ORAL] SIGMA: Semantic-complete Graph Matching for Domain Adaptative Object Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sigm/SIGMA