MMSelfSup项目教程：使用自定义数据集进行自监督预训练-优快云博客

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MMSelfSup项目教程：使用自定义数据集进行自监督预训练

mmselfsup OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmselfsup

引言

自监督学习是当前计算机视觉领域的重要研究方向，它能够利用大量无标注数据进行模型预训练，为下游任务提供更好的特征表示。MMSelfSup作为一个强大的自监督学习框架，支持多种先进的自监督算法，并提供了灵活的接口让用户能够轻松地在自定义数据集上进行预训练。

本文将详细介绍如何在MMSelfSup框架中使用自定义数据集进行自监督预训练，涵盖MAE、SimCLR等主流算法，并讲解如何利用预训练模型加速训练过程。

准备工作

在开始之前，请确保：

已正确安装MMSelfSup及其依赖项
准备好自定义数据集，数据集目录结构应组织良好
了解基本的命令行操作和Python配置

使用MAE算法在自定义数据集上预训练

MAE(Masked Autoencoder)是一种基于掩码重建的自监督学习方法，在视觉领域表现出色。下面介绍具体实现步骤：

数据集准备

自定义数据集应按照以下结构组织：

data/custom_dataset/
    ├── class1/
    │   ├── img1.jpg
    │   ├── img2.jpg
    │   └── ...
    ├── class2/
    │   ├── img1.jpg
    │   └── ...
    └── ...

配置文件修改

选择基础配置：以mae_vit-base-p16_8xb512-coslr-400e_in1k.py为模板
关键配置修改：

# 数据集类型设置为MMClassification的CustomDataset
dataset_type = 'mmcls.CustomDataset'
data_root = 'data/custom_dataset/'

# 数据预处理流程
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='RandomResizedCrop',
        size=224,
        scale=(0.2, 1.0),
        backend='pillow',
        interpolation='bicubic'),
    dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
    dict(type='PackSelfSupInputs', meta_keys=['img_path'])
]

# 数据加载器配置
train_dataloader = dict(
    batch_size=512,
    num_workers=8,
    dataset=dict(
        type=dataset_type,
        data_root=data_root,
        data_prefix=dict(img_path='./'),
        pipeline=train_pipeline))

训练启动

使用修改后的配置文件启动训练：

bash tools/dist_train.sh configs/mae_custom.py 8

在COCO数据集上使用MAE预训练

COCO数据集是计算机视觉领域的常用数据集，使用方式略有不同：

dataset_type = 'mmdet.CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'

train_dataloader = dict(
    dataset=dict(
        type=dataset_type,
        data_root=data_root,
        ann_file='annotations/instances_train2017.json',
        data_prefix=dict(img='train2017/')))

注意：使用COCO数据集需要额外安装MMDetection。

使用SimCLR算法预训练

SimCLR是一种基于对比学习的自监督方法，配置示例如下：

# 数据增强配置
view_pipeline = [
    dict(type='RandomResizedCrop', size=224),
    dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
    dict(
        type='RandomApply',
        transforms=[
            dict(
                type='ColorJitter',
                brightness=0.8,
                contrast=0.8,
                saturation=0.8,
                hue=0.2)
        ],
        prob=0.8),
    dict(type='RandomGrayscale', prob=0.2),
    dict(type='RandomGaussianBlur', sigma_min=0.1, sigma_max=2.0, prob=0.5),
]

# 多视图生成
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='MultiView', num_views=2, transforms=[view_pipeline]),
    dict(type='PackSelfSupInputs')
]

使用预训练模型加速训练

MMSelfSup提供了多种预训练模型，可以显著加速训练过程：

bash tools/dist_train.sh configs/mae_custom.py 8 \
    --cfg-options model.pretrained=https://download.openmmlab.com/mmselfsup/mae/mae_vit-base-p16_8xb512-fp16-coslr-400e_in1k/...