Image BERT 预训练框架 iBOT 使用教程

Image BERT 预训练框架 iBOT 使用教程

ibot iBOT :robot:: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer (ICLR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ibot1/ibot

1. 项目介绍

iBOT（Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer）是一个新颖的自监督预训练框架，它通过掩码图像建模与自蒸馏来进行训练。iBOT 预训练模型能够展现局部语义特征，这有助于模型在全局和局部尺度的下游任务上实现良好的迁移性。例如，iBOT 在 COCO 物体检测（51.2 box AP 和 44.2 mask AP）以及 ADE20K 语义分割（50.0 mIoU）上取得了强大的性能，使用的是标准的 ViT-B/16 网络。iBOT 也能提取具有语义意义的局部部分，如狗的耳朵。

2. 项目快速启动

在开始使用 iBOT 之前，请确保你已经安装了必要的依赖项。以下是一个基本的快速启动指南：

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/bytedance/ibot.git
cd ibot

然后，安装所需的环境和依赖：

pip install -r requirements.txt

接下来，可以使用以下命令开始预训练：

./run.sh imagenet_pretrain $JOB_NAME vit_small teacher 16

这里，$JOB_NAME 是你自定义的实验名称，vit_small 是使用的网络架构，teacher 表示选择教师模型进行训练，16 是 GPUS 的数量。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 物体检测：使用 ViT-B/16 网络在 COCO 数据集上进行物体检测，实现 51.2 box AP 的性能。
• 语义分割：在 ADE20K 数据集上进行语义分割，使用 ViT-B/16 网络达到 50.0 mIoU 的性能。

最佳实践

• 使用较大的预测比例：实验表明，使用较大的随机掩码预测比例可以得到略优于块状掩码的性能。
• 调整超参数：通过调整 --teacher_temp、--warmup_teacher_temp_epochs、--norm_last_layer 等超参数，可以优化模型的性能。

4. 典型生态项目

iBOT 模型可以应用于多种下游任务，以下是一些典型的生态项目：

• 基于 ViT 的图像分类：使用预训练的 iBOT 模型进行图像分类任务。
• 基于 Swin 的图像分割：利用 Swin 变体进行图像分割，实现高精度的分割效果。

请根据具体的应用场景和需求，选择合适的模型和配置进行实验。

ibot iBOT :robot:: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer (ICLR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ibot1/ibot