SIGMA 开源项目教程

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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。