Conformer: 局部特征与全局表示融合的视觉识别官方使用指南

Conformer: 局部特征与全局表示融合的视觉识别官方使用指南

Conformer Official code for Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/con/Conformer

1. 项目介绍

Conformer 是一个旨在结合局部特征和全局表示以增强视觉识别能力的混合网络结构，被接受为ICCV2021的论文。本项目基于DeiT、timm和mmdetection，解决了卷积神经网络（CNN）在捕捉全局信息方面的局限性以及视觉Transformer在保持局部细节上的不足。通过引入Feature Coupling Unit (FCU)，Conformer在不同分辨率下交互式地融合局部特征和全局表示，采用并发结构最大化保留这两种特性。实验显示，Conformer在相似参数复杂度下，相较于DeiT-B在ImageNet上提升了约2.3%，在MSCOCO上的对象检测和实例分割任务中也展现出优越性能，证明了其作为通用骨干网络的巨大潜力。

[图例说明]

2. 快速启动

环境配置

首先，确保安装PyTorch 1.7.0+、torchvision 0.8.1+以及pytorch-image-models 0.3.2：

conda install -c pytorch pytorch torchvision
pip install timm==0.3.2

下载并解压ImageNet数据集至标准目录结构：

/path/to/imagenet/
    train/
        class1/
            img1.jpeg
        class2/
            img2.jpeg
    val/
        class1/
            img3.jpeg
        class2/
            img4.jpeg

训练模型

训练单节点8张GPU上的Conformer-S模型，共300个周期：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
OUTPUT='./output/Conformer_small_patch16_batch_1024_lr1e-3_300epochs'
python -m torch.distributed.launch --master_port 50130 --nproc_per_node=8 --use_env main.py \
    --model Conformer_small_patch16 \
    --data-set IMNET \
    --batch-size 128 \
    --lr 0.001 \
    --num_workers 4 \
    --data-path /data/user/Dataset/ImageNet_ILSVRC2012/ \
    --output_dir $OUTPUT \
    --epochs 300

测试模型

在单GPU上测试Conformer-S：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python main.py --model Conformer_small_patch16 --eval --batch-size 64 \
    --input-size 224 \
    --data-set IMNET \
    --num_workers 4 \
    --data-path /data/user/Dataset/ImageNet_ILSVRC2012/ \
    --epochs 100 \
    --resume /path/to/model.pth

3. 应用案例与最佳实践

虽然具体的应用案例未在文档中详细展开，但Conformer因其在图像分类和物体检测中的高性能，推荐用于构建视觉识别系统，特别是那些需要同时处理局部和全局特征的任务场景。最佳实践中，确保利用其对不同分辨率下特征耦合的能力，调整网络深度和宽度以适应特定应用场景，监控训练过程中的损失函数和准确性指标，适时进行模型验证和调整。

4. 典型生态项目

Conformer 在语音识别领域也有其变体实现，例如sooftware/conformer，这是一个非官方的PyTorch实现，专为“Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition”设计。此版本将Conformer的理念应用于音频序列的建模，特别适合于需要兼顾音频信号局部和全球依赖性的场景，如自动语音识别（ASR），进一步扩大了其在多模态识别技术中的影响力。

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以上就是Conformer项目的基本使用教程，包括环境搭建、快速启动指导以及简要的生态系统介绍。开发者可以根据自身需求，深入挖掘项目潜力，将其融入到更广泛的应用开发之中。

Conformer Official code for Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/con/Conformer