Image BERT Pre-Training with iBOT 安装与配置指南

Image BERT Pre-Training with iBOT 安装与配置指南

【免费下载链接】ibot iBOT :robot:: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer (ICLR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ibot1/ibot

1. 项目基础介绍

iBOT（Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer）是一个新颖的自监督预训练框架，用于执行带自蒸馏的掩码图像建模。iBOT预训练模型能够展现出本地语义特征，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对象检测和ADE20K语义分割任务上取得了强劲的性能。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 自监督预训练：iBOT通过不需要标注数据的预训练方式，学习图像的有用表示。
• 掩码图像建模：通过遮蔽图像的一部分，然后预测遮蔽部分的内容。
• 自蒸馏：利用教师网络的输出作为学生网络的训练目标，通过蒸馏的方式提升学生网络的表现。
• Vision Transformer (ViT)：一种基于Transformer的图像处理模型，将图像分割为patches，然后使用Transformer进行处理。
• Swin Transformer：一种基于Transformer的图像分割和分类模型，使用窗口分割策略来提高计算效率。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的环境中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• CUDA（如果使用GPU加速） -GCC 5.4 或更高版本（仅用于编译某些扩展）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

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

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 根据您的系统环境，下载和安装对应的PyTorch版本。

4. （可选）如果您打算使用GPU进行训练，确保已经正确安装了NVIDIA的CUDA。

5. 配置项目（可能需要根据您的具体环境调整）：

   vi run.sh
   

   在该脚本文件中，配置TYPE、JOB_NAME、ARCH、KEY以及GPUS等参数。

6. 开始预训练或微调：

   使用下面的命令启动预训练或微调。您可能需要根据具体任务调整命令行参数。

   ./run.sh <TYPE> <JOB_NAME> <ARCH> <KEY> <GPUS> [其他参数]
   

以上就是iBOT项目的详细安装与配置指南。按照上述步骤操作，您应该能够成功安装并运行该项目。

【免费下载链接】ibot iBOT :robot:: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer (ICLR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ibot1/ibot