## 📂毕设信息
```python
# author: pengpenglang
# language: pytorch
# data: 2023-5-25
# description: 基于ImageNet数据集的目标分类与定位任务联合优化
```
## 📝任务描述
- 视觉任务: 单目标分类与定位任务联合优化
- 设计思路: 模拟人眼的注意力机制并利用两个任务视觉特征分布上的相似性建立联合优化模型
- 具体做法: 通过联合训练通用特征提取器增强视觉特征能力并引入提示学习动态完成多个任务
## 📚模型架构
<img src="./README.assets/架构图.png" weight=400px width=400px>
## 文件说明
```bash
./
├── images # 存放生成的所有图像
├── logs # 存放analysis.py生成的tensorboard日志
├── model
│ └── vit_model.py # 模型结构定义
├── weights # 存放训练出来的权重文件
├── runs # 存放训练的tensorboard日志
├── run.sh # 执行训练的shell脚本
├── utils
│ ├── box.py # 与生成的定位框有关的函数
│ ├── data.py # 数据集加载函数
│ ├── draw.py # 可视化绘制函数
│ ├── evaluate.py # 验证过程用到的mAP等指标计算函数
│ ├── loss.py # 自定义损失函数
│ ├── train_epoch.py # 每轮训练函数
│ └── visualize.py # 不用管
├── predict.py # 模型单张图像预测(不支持调整batch_size)
├── analyse.py # 模型分析(不支持调整batch_size)
├── test.py # 模型指标评测
├── test_box.py # 模型定位框评测(不支持调整batch_size)
├── train.py # 模型训练
├── transfer.py # 迁移学习训练
└── README.md
````
## 运行方法
```bash
git clone git@github.com:pengpenglang/PromptToken-ViT.git
cd PromptToken-ViT
pip install -r requirements.txt
bash run.sh train.py # 运行训练脚本
```
## 相关文件
- [PPT在线查看](https://www.canva.cn/design/DAFjngSSw-4/NuFrB6opqQzES74DWigaZQ/edit?utm_content=DAFjngSSw-4&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton)
- [文档&权重文件](https://pan.baidu.com/s/1oF88oYn44TAGrdj5fB1ARw?pwd=9cx7)
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<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕业设计作业,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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PromptToken-ViT-master.zip (19个子文件)
PromptToken-ViT-master
test_box.py 7KB
predict.py 2KB
utils
loss.py 792B
evaluate.py 1015B
draw.py 13KB
train_epoch.py 12KB
data.py 6KB
box.py 2KB
visualize.py 5KB
transfer.py 6KB
analyse.py 9KB
README.assets
架构图.png 459KB
流程图.png 39KB
model
vit_model.py 21KB
requirements.txt 189B
run.sh 429B
train.py 9KB
test.py 5KB
README.md 2KB
共 19 条
- 1
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机智的程序员zero
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