mmselfsup

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？ Mmpretrainは、視覚的なトレーニング用の新しくアップグレードされたオープンソースフレームワークです。複数の強力な事前訓練を受けたバックボーンを提供し、さまざまなトレーニング前の戦略をサポートすることを目的としています。

mmpretrain1.0ブランチは裁判中です。すべてを歓迎して、試して話し合ってください！ ？

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導入

MmSelfsupは、Pytorchに基づいたオープンソースの自己監視表現学習ツールボックスです。 OpenMMLabプロジェクトの一部です。

マスターブランチは、 Pytorch 1.8以降で動作します。

主な機能

• メソッドはすべて1つになります

  mmselfsupは、自己監視学習において最先端の方法を提供します。すべてのベンチマークでの包括的な比較のために、ほとんどのトレーニング方法は同じ設定の下にあります。

• モジュラー設計

  mmselfsupは、モジュラー設計を備えたOpenMMLabプロジェクトの同様のコードアーキテクチャに従います。これは、ユーザーが独自のアルゴリズムを構築するのに柔軟で便利です。

• 標準化されたベンチマーク

  MMSelfsupは、線形に調査された特徴からのロジスティック回帰、SVM /ローショットSVM、半教師分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションなどのベンチマークを標準化します。

• 互換性

  mmselfsupは、他のOpenMMLabプロジェクトのモジュラーとインターフェイスの同様の設計を採用しているため、オブジェクトの検出やセグメンテーションなどの他のOpenMMLabプロジェクトとの下流タスクでのスムーズな評価をサポートします。

新着情報

MmSelfsup v1.0.0は、 mainブランチに基づいてリリースされました。詳細については、移行ガイドを参照してください。

MmSelfsup v1.0.0は06/04/2023にリリースされました。

• PixMIMをサポートします。
• projects/dino/でDINOをサポートします。
• ファイルIOインターフェイスをリファクタリングします。
• ドキュメントを改良します。

MmSelfsup V1.0.0RC6は10/02/2023にリリースされました。

• プロジェクトのビデオデータセットでMaskFeatサポートprojects/maskfeat_video/
• ドキュメントを中国語に翻訳します。

mmselfsup v1.0.0rc5は30/12/2022にリリースされました。

• BEiT v2 、 MixMIM 、 EVAをサポートします。
• モデル分析のためにShapeBiasサポートします
• FGIA ACCV 2022（1位）のソリューションを追加する
• T-SNEをリファクタリングします

詳細とリリース履歴については、Changelogを参照してください。

mmselfsup 1.xと0.xの違いは、移行に見られます。

インストール

MMSelfsupは、Pytorch、MMCV、Mmengine、MM分類に依存します。

より詳細な指示については、インストールを参照してください。

始めましょう

チュートリアルでは、基本的な使用に関するユーザーガイドを提供します。

プレレイン

• config
• データセットを準備します
• 既存のモデルを使用してプレレインします

Downetreamタスク

• 分類
• 検出
• セグメンテーション

便利なツール

• 視覚化
• 分析ツール

高度なガイドとコラブチュートリアルも提供されています。

よくある質問については、FAQを参照してください。

モデル動物園

事前に訓練されたモデルとベンチマークの包括的なセットについては、Model Zoo.mdを参照してください。

サポートされているアルゴリズム：

• 相対位置（ICCV'2015）
• 回転予測（ICLR'2018）
• DeepCluster（ECCV'2018）
• NPID（CVPR'2018）
• ODC（CVPR'2020）
• Moco V1（CVPR'2020）
• SIMCLR（ICML'2020）
• Moco V2（arxiv'2020）
• BYOL（Neurips'2020）
• swav（neurips'2020）
• densecl（cvpr'2021）
• SimSiam（CVPR'2021）
• バーロウツインズ（ICML'2021）
• Moco V3（ICCV'2021）
• beit（iclr'2022）
• Mae（CVPR'2022）
• Simmim（CVPR'2022）
• Maskfeat（CVPR'2022）
• CAE（arxiv'2022）
• ミラノ（arxiv'2022）
• Beit V2（arxiv'2022）
• EVA（CVPR'2023）
• mixmim（arxiv'2022）
• Pixmim（arxiv'2023）

私たちの計画には、より多くのアルゴリズムがあります。

ベンチマーク

ベンチマーク	設定
Imagenet線形分類（マルチヘッド）	Goyal2019
Imagenet線形分類（最後）
Imagenet Semi-Sup分類
Places205線形分類（マルチヘッド）	Goyal2019
inaturalist2018線形分類（マルチヘッド）	Goyal2019
Pascal VOC07 SVM	Goyal2019
PASCAL VOC07ローショットSVM	Goyal2019
PASCAL VOC07+12オブジェクト検出	モコ
COCO17オブジェクト検出	モコ
Cityscapesセグメンテーション	mmseg
Pascal Voc12 8月のセグメンテーション	mmseg

貢献

私たちは、mmselfsupを改善するすべての貢献に感謝しています。貢献ガイドラインの詳細については、貢献ガイドを参照してください。

了承

MmSelfsupは、さまざまな大学や企業の研究者やエンジニアによって提供されるオープンソースプロジェクトです。メソッドを実装したり、新機能を追加したりするすべての貢献者と、貴重なフィードバックを提供するユーザーに感謝します。ツールボックスとベンチマークは、既存の方法を再実装するための柔軟なツールキットを提供し、独自の新しいアルゴリズムを開発することにより、成長する研究コミュニティに役立つことを願っています。

mmselfsupはOpenSelfSupに由来し、OpenSelfSupに行われたすべての初期の貢献に感謝しています。 Xiaohang Zhan（@xiaohangzhan）、Jiahao Xie（@Jiahao000）、Enze Xie（@xieenze）、Xiangxiang chu（@cxxgtxy）、Zijian he（@cxxgtxy）、Zijian He（@cxxgtxy）、ここにいくつかの貢献者がリストされています。

引用

このツールボックスまたは研究でベンチマークを使用する場合は、このプロジェクトを引用してください。

 @misc { mmselfsup2021 ,
    title = { {MMSelfSup}: OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark } ,
    author = { MMSelfSup Contributors } ,
    howpublished = { url{https://github.com/open-mmlab/mmselfsup} } ,
    year = { 2021 }
}

ライセンス

このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下でリリースされます。

OpenMMLabのプロジェクト

• MMENGINE：Deep LearningモデルをトレーニングするためのOpenMMLabファンデーションライブラリ。
• MMCV：Computer VisionのOpenMMLabファンデーションライブラリ。
• Mmeval：複数の機械学習ライブラリの統一された評価ライブラリ。
• MIM：MIMはOpenMMLabパッケージをインストールします。
• MMClassification：OpenMMLab画像分類ツールボックスとベンチマーク。
• MMDETECTION：OpenMMLAB検出ツールボックスとベンチマーク。
• MMDETECTION3D：一般的な3Dオブジェクト検出のためのOpenMMLabの次世代プラットフォーム。
• mmrotate：OpenMMLab回転オブジェクト検出ツールボックスとベンチマーク。
• Mmyolo：OpenMMLab Yoloシリーズのツールボックスとベンチマーク。
• MMSegemation：OpenMMLabセマンティックセグメンテーションツールボックスとベンチマーク。
• MMOCR：OpenMMLABテキストの検出、認識、および理解ツールボックス。
• MMOPSE：OpenMMLabは、推定ツールボックスとベンチマークをポーズします。
• MMHUMAN3D：OpenMMLab 3D Human Parametric Model Toolboxとベンチマーク。
• mmselfsup：openmmlab自己監視学習ツールボックスとベンチマーク。
• MMRAZOR：OpenMMLabモデル圧縮ツールボックスとベンチマーク。
• mmfewshot：Openmmlab少数の学習ツールボックスとベンチマーク。
• MMACTION2：OpenMMLabの次世代アクション理解ツールボックスとベンチマーク。
• MMTracking：OpenMMLabビデオ認識ツールボックスとベンチマーク。
• MMFLOW：OpenMMLab光フローツールボックスとベンチマーク。
• MDEMITITION：OpenMMLab画像とビデオ編集ツールボックス。
• MMGeneration：OpenMMLab画像およびビデオ生成モデルツールボックス。
• mmdeploy：openmmlabモデルの展開フレームワーク。