使用Lightly实现MSN自监督学习：基于Vision Transformer的掩码建模实践-优快云博客

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使用Lightly实现MSN自监督学习：基于Vision Transformer的掩码建模实践

lightly A python library for self-supervised learning on images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lightly

前言

自监督学习(Self-Supervised Learning)近年来在计算机视觉领域取得了显著进展，其中掩码图像建模(Masked Image Modeling)作为一种新兴范式，展现出了强大的特征学习能力。本文将介绍如何利用Lightly库实现MSN(Masked Siamese Networks)算法，这是一种基于Vision Transformer(ViT)的高效自监督学习方法。

环境准备

首先需要安装Lightly库，这是一个专注于自监督学习的PyTorch框架：

!pip install lightly

核心组件介绍

1. 模型架构

MSN模型的核心由以下几个部分组成：

Vision Transformer骨干网络：采用标准的ViT结构处理图像
掩码处理模块：随机遮蔽部分图像块(patch)进行训练
投影头：将特征映射到适合对比学习的空间
原型向量：用于在线聚类和特征对比

from lightly.loss import MSNLoss
from lightly.models import utils
from lightly.models.modules import MaskedVisionTransformerTorchvision
from lightly.models.modules.heads import MSNProjectionHead
from lightly.transforms.msn_transform import MSNTransform

2. MSN模型类实现

我们定义一个继承自nn.Module的MSN类，包含以下关键功能：

class MSN(nn.Module):
    def __init__(self, vit):
        super().__init__()
        self.mask_ratio = 0.15  # 遮蔽比例设为15%
        self.backbone = MaskedVisionTransformerTorchvision(vit=vit)
        self.projection_head = MSNProjectionHead(input_dim=384)
        
        # 创建目标网络(动量更新)
        self.anchor_backbone = copy.deepcopy(self.backbone)
        self.anchor_projection_head = copy.deepcopy(self.projection_head)
        
        # 冻结目标网络的参数(通过动量更新)
        utils.deactivate_requires_grad(self.backbone)
        utils.deactivate_requires_grad(self.projection_head)
        
        # 原型向量(用于对比学习)
        self.prototypes = nn.Linear(256, 1024, bias=False).weight

3. 数据增强策略

MSNTransform提供了专为MSN算法设计的数据增强方案，包括：

随机裁剪
颜色抖动
高斯模糊
灰度转换
多视图生成

transform = MSNTransform()

完整实现流程

1. 初始化ViT骨干网络

我们使用一个小型ViT配置(ViT-S/16)作为基础模型：

# ViT小型配置(ViT-S/16)
vit = torchvision.models.VisionTransformer(
    image_size=224,
    patch_size=16,
    num_layers=12,
    num_heads=6,
    hidden_dim=384,
    mlp_dim=384*4,
)
model = MSN(vit)

2. 准备数据集

可以使用PASCAL VOC数据集或自定义图像文件夹：

dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(
    "datasets/pascal_voc",
    download=True,
    transform=transform,
    target_transform=lambda _: 0,  # 忽略标注
)

3. 训练循环设置

训练过程包含以下关键步骤：

动量更新目标网络
前向传播计算特征
计算MSN损失
反向传播更新参数

criterion = MSNLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(params, lr=1.5e-4)

for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        # 动量更新
        utils.update_momentum(model.anchor_backbone, model.backbone, 0.996)
        utils.update_momentum(model.anchor_projection_head, model.projection_head, 0.996)
        
        # 前向传播
        targets_out = model.backbone(targets)
        targets_out = model.projection_head(targets_out)
        anchors_out = model.forward_masked(anchors)
        
        # 计算损失
        loss = criterion(anchors_out, targets_out, model.prototypes.data)
        loss.backward()
        optimizer.step()