75.3%精度达成Transformer-SSL项目ImageNet线性评估完整指南【免费下载链接】Transformer-SSLThis is an official implementation for Self-Supervised Learning with Swin Transformers.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformer-SSLTransformer-SSL项目是Self-Supervised Learning with Swin Transformers的官方实现它通过MoBYMomentum Contrastive Learning with Block-wise Transformers方法实现了高达75.3%的ImageNet-1K线性评估精度为计算机视觉领域的自监督学习提供了强大工具。项目核心优势与性能表现 Transformer-SSL项目采用创新的MoBY框架与Swin Transformer架构相结合在ImageNet-1K数据集上取得了令人瞩目的成果。根据get_started.md中的实验数据使用Swin-T架构经过300轮训练后线性评估的Top-1准确率达到75.3%这一性能与MoCo v3和DINO等最新研究成果相当但采用了更轻量级的技术方案。图1MoBY自监督学习框架示意图展示了在线优化器更新与目标动量更新的双路径结构该项目支持多种架构配置包括Swin-TSwin Transformer Tiny300轮训练达75.3%精度DeiT-SData-efficient Image Transformers Small300轮训练达72.8%精度提供预训练模型和线性评估模型的完整下载支持环境准备与安装步骤快速安装指南克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformer-SSL cd Transformer-SSL创建并激活虚拟环境conda create -n transformer-ssl python3.7 -y conda activate transformer-ssl安装核心依赖# 安装PyTorch 1.7.1和torchvision 0.8.2 conda install pytorch1.7.1 torchvision0.8.2 cudatoolkit10.1 -c pytorch # 安装timm和Apex pip install timm0.3.2 git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option--cpp_ext --global-option--cuda_ext ./ # 安装其他依赖 pip install opencv-python4.4.0.46 termcolor1.1.0 yacs0.1.8 diffdist数据集准备 Transformer-SSL支持标准ImageNet数据集和高效的ZIP格式数据集两种加载方式标准文件夹格式imagenet/ ├── train/ │ ├── class1/ │ │ ├── img1.jpeg │ │ └── ... │ └── ... └── val/ ├── class1/ │ ├── img4.jpeg │ └── ... └── ...高效ZIP格式推荐为加速训练推荐使用ZIP格式数据集文件结构如下data/ └── ImageNet-Zip/ ├── train_map.txt ├── train.zip ├── val_map.txt └── val.zipZIP格式可显著提升大规模小文件的读取速度每个ZIP文件对应一个数据拆分映射文件记录了内部文件路径与标签的对应关系。Swin Transformer架构解析Swin Transformer是Transformer-SSL项目的核心架构它通过滑动窗口机制有效解决了传统Transformer在处理高分辨率图像时的计算复杂性问题。图2Swin Transformer架构示意图展示了层次化特征提取过程和滑动窗口自注意力机制架构特点包括层次化特征提取通过4个阶段逐步降低特征图分辨率类似卷积神经网络滑动窗口自注意力在局部窗口内计算注意力减少计算量并提高效率移位窗口机制相邻层窗口移位增强跨窗口连接补丁合并每个阶段开始时通过补丁合并层减少特征图尺寸并增加通道数线性评估完整流程1. 自监督预训练使用Swin-T架构进行MoBY自监督预训练python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 moby_main.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --data-path imagenet-path --batch-size 64关键参数说明--zip使用ZIP格式数据集--cache-mode part内存缓存数据集以加速读取--use-checkpoint使用梯度检查点节省内存--accumulation-steps梯度累积步数解决GPU内存不足问题2. 线性评估训练预训练完成后进行线性评估训练python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 moby_linear.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --data-path imagenet-path --batch-size 64线性评估代码实现位于moby_linear.py主要通过冻结预训练模型权重仅训练一个线性分类器来评估特征表示质量。3. 评估预训练模型使用提供的预训练模型进行评估python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_port 12345 moby_linear.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --resume moby_swin_t_300ep_linear.pth --data-path imagenet-path --eval模型配置与优化技巧关键配置文件项目提供了多种架构的配置文件位于configs/目录下moby_swin_tiny.yamlSwin-T架构配置moby_deit_small.yamlDeiT-S架构配置历史配置文件归档于configs/configs_archived/优化建议内存优化使用--use-checkpoint选项可节省约60%内存采用梯度累积--accumulation-steps适当降低批次大小--batch-size性能提升使用ZIP格式数据集并配合--cache-mode part多节点分布式训练大型模型通过--opts参数调整训练配置如--opts TRAIN.EPOCHS 300常见问题解决训练速度慢确保使用ZIP格式数据集启用缓存模式--cache-mode part检查数据加载是否成为瓶颈内存不足启用梯度检查点--use-checkpoint增加梯度累积步数减少批次大小或使用更小的模型配置精度未达预期检查数据集路径和格式是否正确确保预训练模型与评估配置匹配验证是否使用了正确的学习率--lr总结与展望Transformer-SSL项目通过MoBY框架与Swin Transformer的结合在ImageNet-1K线性评估中实现了75.3%的Top-1准确率展示了自监督学习在计算机视觉领域的巨大潜力。项目提供了完整的训练、评估流程和详细的配置选项使研究人员和开发者能够轻松复现结果并进行进一步创新。未来该项目可应用于目标检测、语义分割等更广泛的计算机视觉任务为视觉Transformer的自监督学习研究提供有力支持。【免费下载链接】Transformer-SSLThis is an official implementation for Self-Supervised Learning with Swin Transformers.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformer-SSL创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
75.3%精度达成！Transformer-SSL项目ImageNet线性评估完整指南
75.3%精度达成Transformer-SSL项目ImageNet线性评估完整指南【免费下载链接】Transformer-SSLThis is an official implementation for Self-Supervised Learning with Swin Transformers.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformer-SSLTransformer-SSL项目是Self-Supervised Learning with Swin Transformers的官方实现它通过MoBYMomentum Contrastive Learning with Block-wise Transformers方法实现了高达75.3%的ImageNet-1K线性评估精度为计算机视觉领域的自监督学习提供了强大工具。项目核心优势与性能表现 Transformer-SSL项目采用创新的MoBY框架与Swin Transformer架构相结合在ImageNet-1K数据集上取得了令人瞩目的成果。根据get_started.md中的实验数据使用Swin-T架构经过300轮训练后线性评估的Top-1准确率达到75.3%这一性能与MoCo v3和DINO等最新研究成果相当但采用了更轻量级的技术方案。图1MoBY自监督学习框架示意图展示了在线优化器更新与目标动量更新的双路径结构该项目支持多种架构配置包括Swin-TSwin Transformer Tiny300轮训练达75.3%精度DeiT-SData-efficient Image Transformers Small300轮训练达72.8%精度提供预训练模型和线性评估模型的完整下载支持环境准备与安装步骤快速安装指南克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformer-SSL cd Transformer-SSL创建并激活虚拟环境conda create -n transformer-ssl python3.7 -y conda activate transformer-ssl安装核心依赖# 安装PyTorch 1.7.1和torchvision 0.8.2 conda install pytorch1.7.1 torchvision0.8.2 cudatoolkit10.1 -c pytorch # 安装timm和Apex pip install timm0.3.2 git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option--cpp_ext --global-option--cuda_ext ./ # 安装其他依赖 pip install opencv-python4.4.0.46 termcolor1.1.0 yacs0.1.8 diffdist数据集准备 Transformer-SSL支持标准ImageNet数据集和高效的ZIP格式数据集两种加载方式标准文件夹格式imagenet/ ├── train/ │ ├── class1/ │ │ ├── img1.jpeg │ │ └── ... │ └── ... └── val/ ├── class1/ │ ├── img4.jpeg │ └── ... └── ...高效ZIP格式推荐为加速训练推荐使用ZIP格式数据集文件结构如下data/ └── ImageNet-Zip/ ├── train_map.txt ├── train.zip ├── val_map.txt └── val.zipZIP格式可显著提升大规模小文件的读取速度每个ZIP文件对应一个数据拆分映射文件记录了内部文件路径与标签的对应关系。Swin Transformer架构解析Swin Transformer是Transformer-SSL项目的核心架构它通过滑动窗口机制有效解决了传统Transformer在处理高分辨率图像时的计算复杂性问题。图2Swin Transformer架构示意图展示了层次化特征提取过程和滑动窗口自注意力机制架构特点包括层次化特征提取通过4个阶段逐步降低特征图分辨率类似卷积神经网络滑动窗口自注意力在局部窗口内计算注意力减少计算量并提高效率移位窗口机制相邻层窗口移位增强跨窗口连接补丁合并每个阶段开始时通过补丁合并层减少特征图尺寸并增加通道数线性评估完整流程1. 自监督预训练使用Swin-T架构进行MoBY自监督预训练python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 moby_main.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --data-path imagenet-path --batch-size 64关键参数说明--zip使用ZIP格式数据集--cache-mode part内存缓存数据集以加速读取--use-checkpoint使用梯度检查点节省内存--accumulation-steps梯度累积步数解决GPU内存不足问题2. 线性评估训练预训练完成后进行线性评估训练python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 12345 moby_linear.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --data-path imagenet-path --batch-size 64线性评估代码实现位于moby_linear.py主要通过冻结预训练模型权重仅训练一个线性分类器来评估特征表示质量。3. 评估预训练模型使用提供的预训练模型进行评估python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_port 12345 moby_linear.py \ --cfg configs/moby_swin_tiny.yaml --resume moby_swin_t_300ep_linear.pth --data-path imagenet-path --eval模型配置与优化技巧关键配置文件项目提供了多种架构的配置文件位于configs/目录下moby_swin_tiny.yamlSwin-T架构配置moby_deit_small.yamlDeiT-S架构配置历史配置文件归档于configs/configs_archived/优化建议内存优化使用--use-checkpoint选项可节省约60%内存采用梯度累积--accumulation-steps适当降低批次大小--batch-size性能提升使用ZIP格式数据集并配合--cache-mode part多节点分布式训练大型模型通过--opts参数调整训练配置如--opts TRAIN.EPOCHS 300常见问题解决训练速度慢确保使用ZIP格式数据集启用缓存模式--cache-mode part检查数据加载是否成为瓶颈内存不足启用梯度检查点--use-checkpoint增加梯度累积步数减少批次大小或使用更小的模型配置精度未达预期检查数据集路径和格式是否正确确保预训练模型与评估配置匹配验证是否使用了正确的学习率--lr总结与展望Transformer-SSL项目通过MoBY框架与Swin Transformer的结合在ImageNet-1K线性评估中实现了75.3%的Top-1准确率展示了自监督学习在计算机视觉领域的巨大潜力。项目提供了完整的训练、评估流程和详细的配置选项使研究人员和开发者能够轻松复现结果并进行进一步创新。未来该项目可应用于目标检测、语义分割等更广泛的计算机视觉任务为视觉Transformer的自监督学习研究提供有力支持。【免费下载链接】Transformer-SSLThis is an official implementation for Self-Supervised Learning with Swin Transformers.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformer-SSL创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考