LLaRA项目使用与配置指南

LLaRA项目使用与配置指南

LLaRA 🔥[ICLR'25] LLaRA: Supercharging Robot Learning Data for Vision-Language Policy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaRA

1. 项目目录结构及介绍

LLaRA项目是一个用于机器人视觉语言策略学习的开源项目，其目录结构如下：

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├── assets/                       # 存放项目相关资源
├── checkpoints/                  # 预训练模型文件存放目录
├── datasets/                     # 数据集准备和存放目录
├── eval/                         # 模型评估脚本和结果存放目录
├── maskrcnn/                     # 对象检测模型MaskRCNN相关文件
├── results/                      # 模型评估结果文件存放目录
├── train-llava/                  # LLaVA模型的训练代码
├── .gitignore                    # Git忽略文件
├── LICENSE                        # 项目许可证文件
├── README.md                      # 项目说明文件

• assets/：包含项目所需的各种资源文件，如图片、视频等。
• checkpoints/：存放预训练的模型权重文件。
• datasets/：用于存放和处理项目所需的数据集。
• eval/：包含用于评估模型性能的脚本，以及存放评估结果的文件。
• maskrcnn/：包含用于对象检测的MaskRCNN模型的代码和配置。
• results/：存放模型评估后的结果文件。
• train-llava/：包含LLaVA模型的训练代码和相关文件。
• .gitignore：指定Git在提交时应该忽略的文件。
• LICENSE：项目的开源许可证文件。
• README.md：项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

LLaRA项目的启动主要涉及模型的训练和评估，以下是一些主要的启动文件：

• train-llava/train.py：LLaVA模型的训练脚本。用户可以通过指定命令行参数来配置训练过程。
• eval/eval-llara.py：模型性能评估脚本。用户可以通过指定命令行参数来选择不同的评估模式和模型文件。

3. 项目的配置文件介绍

LLaRA项目的配置主要通过以下几个文件进行：

• train-llava/config.py：LLaVA模型训练的配置文件。用户可以在这里设置模型架构、训练参数、优化器设置等。
• eval/config.py：模型评估的配置文件。用户可以在这里设置评估参数，如数据集路径、评估指标等。

用户需要根据自己的需求和可用资源来调整这些配置文件中的参数，以适应不同的训练和评估需求。

LLaRA 🔥[ICLR'25] LLaRA: Supercharging Robot Learning Data for Vision-Language Policy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaRA