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pytorch_classification

파이썬

1.0.0

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소개

구현 된 Torchision에 기초한 Pytorch 이미지 분류 기능.

최근 업데이트

2022.11.05 업데이트
- 새로 추가 된 Tensorrt C ++ 추론 솔루션
2022.10.29에 업데이트 된 코드 리팩토링, 기본 기능은 기본적으로 동일합니다.
- Pytorch DDP 교육을 지원하십시오
- C ++ libtorch를 지원하는 모델 추론
- 한 번의 클릭으로 실행되는 스크립트를 지원합니다
- 로그 모듈을 추가하십시오

이전 버전에 익숙한 경우 V1 버전의 코드 : V1 버전을 참조하십시오.

주요 기능 :

Pytorch를 사용하여 Torchision을 기반으로 이미지 분류를 실현하면 Densitynet, Resnext, Mobilenet, Engiceletnet, Swin Transformer 등과 같은 이미지 분류 네트워크를 확장 할 수 있습니다.

유용하면 스타에 오신 것을 환영합니다

기능을 구현하십시오

기본 기능은 Pytorch를 사용하여 이미지 분류를 실현합니다
워밍업을 통한 코사인 학습 속도 조정이 포함됩니다
워밍업의 단계 학습 속도는 최적화됩니다
멀티 모델 융합 예측, 가중치 및 투표 융합
Flask + Redis를 사용하여 모델 클라우드 API 배포 (TAG v1)를 구현하십시오.
C ++ libtorch의 모델 배포
TTA 테스트를 사용할 때 예측 증강 (TAG v1)
Pytorch 추가 레이블 스무어 구현 (태그 스무딩) (태그 V1)
CNN을 사용하여 추출 기능을 추가하고 SVM, RF, MLP, KNN 및 기타 분류기 (TAG V1)를 사용하여 분류하십시오.
기능 계층을 시각화합니다

실행 환경

Python3.7
Pytorch 1.8.1
Torchvision 0.9.1
OpenCV (Libtorch CPP 추론 사용, 버전 3.4.6) (선택 사항)
Libtorch CPP 추론 사용 (선택 사항)

빨리 시작하십시오

데이터 세트 양식

데이터 세트의 구성 양식은 Sample_Files/IMGS/ListFile.txt를 참조하십시오

훈련 시험

run.sh 에서 매개 변수를 수정하고 run.sh를 직접 실행하십시오.

기본 수정 된 매개 변수 :

 OUTPUT_PATH 模型保存和log文件的路径

TRAIN_LIST 训练数据集的list文件
VAL_LIST  测试集合的list文件
model_name 默认是resnet50
lr 学习率
epochs 训练总的epoch
batch-size  batch的大小
j dataloader的num_workers的大小
num_classes 类别数