ReLA 项目常见问题解决方案
一、项目基础介绍
ReLA 是一个开源项目，其主要工作是关于广义指代表达式分割（Generalized Referring Expression Segmentation）的算法实现。该项目是 CVPR 2023 的一篇论文的代码库，由 Chang Liu, Henghui Ding 和 Xudong Jiang 合作完成。项目使用的主要编程语言是 Python，并且依赖于 PyTorch 和 Detectron2 等深度学习框架。
二、新手常见问题及解决方案
问题一：如何安装和配置项目环境？
问题描述： 新手在使用项目时，可能不知道如何正确安装和配置项目所需的环境。
解决步骤：
确保系统中已安装了 CUDA 11.8、PyTorch 1.11.0 和 Detectron2 0.6。克隆项目到本地：
git clone https://github.com/henghuiding/ReLA.git
安装 Detectron2：
cd ReLA
sh make.sh
使用 pip 安装项目所需的其他依赖包：
pip install -r requirements.txt
按照项目中的 datasets/DATASET.md 指导准备数据集。
问题二：如何进行模型训练？
问题描述： 初学者可能不清楚如何启动模型的训练过程。
解决步骤：
下载预训练的 backbone 权重，并将其转换为 Detectron2 格式：
wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_base_patch4_window12_384_22k.pth
python tools/convert-pretrained-swin-model-to-d2.py swin_base_patch4_window12_384_22k.pth swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl
开始训练模型：
python train_net.py --config-file configs/referring_swin_base.yaml --num-gpus 8 --dist-url auto --model-weights [path_to_weights] --output-dir [path_to_weights]
其中，[path_to_weights] 需要替换为下载的权重文件路径。
问题三：如何在模型训练时进行自定义配置？
问题描述： 用户可能想要调整一些训练参数，但不知道如何操作。
解决步骤：
在训练命令中添加自定义配置选项。例如，修改批量大小和学习率：
python train_net.py --config-file configs/referring_swin_base.yaml --num-gpus 8 --dist-url auto --model-weights [path_to_weights] --output-dir [path_to_weights] SOLVER.IMS_PER_BATCH 48 SOLVER.BASE_LR 0.00001
查阅项目中的 configs/referring_R50.yaml 和 configs/Base-COCO-InstanceSegmentation.yaml 文件，以获取更多可配置的参数。