vpr-auto-tests

Виртуальное окружение vpr-env Включить окружение

conda activate vpr-env

Установка и настройка виртуального окружения

1. Создать окружение conda create --name vpr-env python=3.12
2. Войти в окружение conda activate vpr-env
3. Установить зависимости pip install -r requirements.txt
4. Для использования в jupyther-notebook(в нужном окружении) выполнить:

   conda install ipykernel
   python -m ipykernel install --user --name vpr-env --display-name "Python3.12 (vpr-env)"
   

Скачивание датасетов

Запустить скрипт ./datasets/DATASET_NAME/download.sh для автоматического скачивания датасета.

Скачивание чекпоинтов моделей

Запустить скрипт ./saved_models/MODEL_NAME/download.sh для автоматического скачивания чекпоинтов.

Как добавить датасет

1. Создать дирректорию датасета в datasets и загрузить в нее данные.
2. В dataloaders/val/ создать python-файл и реализовать в нем класс датасета аналогично примерам из дирректории.

Как добавить модель

Все модели добавляются в дирректорию models/ В данной дирректории нужно реализовать класс модели, неследующий интерфейс VPRModel из vpr_interface и определить ее в __init__.py.

Для моделей с архитектурой backbone + aggrigator добавление новых агрегаторов и бекгоунов:

1. Добавить в соответствующую дирректорию (models/aggregators/, models/backbones) файл с классом соответствующей модели и импортировать его в __init__.py
2. Добавить необходимые параметры в get_aggregator и get_backbone соответствующие elif по названиям моделей.

Тестирование

Для выполнения тестирования запустите скипт avto-test.py передав ему json-файл с конфигурацией моделей, метрик тестирования, датасетов аналогично conf.json.

python auto-test.py conf.json

Результаты тестов выводятся в stdout.