Image BERT 预训练框架 iBOT 使用教程
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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考