MiSLAS：长尾识别中的校准改进(CVPR2021) 安装与使用指南-优快云博客

MiSLAS：长尾识别中的校准改进(CVPR2021) 安装与使用指南

项目概述

本指南旨在详细介绍如何安装并使用来自Jia Research Lab的MiSLAS项目。MiSLAS是一个面向长尾数据集的两阶段框架，旨在提升识别准确度，并显著缓解网络过自信的问题。该项目基于LDAM-DRW和Decoupling模型，解决长尾分布下的类别不平衡导致的模型校准不佳问题。

1. 项目目录结构及介绍

MiSLAS的项目结构清晰地组织了代码及其资源：

MiSLAS
│
├── assets            # 资源文件夹
├── config            # 配置文件夹，包含了多种数据集和模型架构的配置
│   ├── DATASETNAME    # 对应特定数据集如cifar10, cifar100等的子目录
│       ├── DATASETNAME_ARCH_{stage1_mixup, stage2_mislas}.yaml
│
├── datasets          # 数据处理相关模块
├── models            # 模型定义
├── utils             # 辅助函数集合
│
├── LICENSE           # 许可证文件，遵循MIT协议
├── README.md         # 项目简介和快速指南
│
├── eval.py           # 用于评估模型的脚本
├── methods.py        # 方法实现细节
├── pyreliability_diagrams.py # 可靠性图绘制脚本
├── requirements.txt  # 环境依赖列表
├── train_stage1.py   # 第一阶段训练脚本
├── train_stage2.py   # 第二阶段训练脚本

关键组件解释：

config: 存放所有配置文件，每个配置文件对应不同的实验设置，包括数据集参数、模型架构等。
datasets: 包含数据加载和预处理逻辑。
models: 实现不同神经网络模型的定义。
eval.py, train_stage1.py, train_stage2.py: 分别用于模型评估和两个阶段的训练。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 训练启动

train_stage1.py: 第一阶段训练脚本，应用混合样本(mixup)策略，适用于CIFAR-10-LT、CIFAR-100-LT、ImageNet-LT等数据集的初步训练。
train_stage2.py: 第二阶段（MiSLAS框架）训练脚本，通过第一阶段的模型进行进一步优化，以提高校准性能。

启动示例（假设使用CIFAR-10-LT，ResNet32）：

python train_stage1.py --cfg /config/cifar10/cifar10_resnet32_stage1_mixup.yaml

和

python train_stage2.py --cfg /config/cifar10/cifar10_resnet32_stage2_mislas.yaml resume /path/to/checkpoint/stage1

2.2 评估启动

eval.py: 评估已训练模型的性能，支持第一阶段和第二阶段模型。

评估示例：

python eval.py --cfg /config/cifar10/cifar10_resnet32_stage2_mislas.yaml resume /path/to/checkpoint/stage2

3. 项目的配置文件介绍

配置文件是MiSLAS的核心，位于config目录下。每个.yaml文件详细规定了实验的全部参数，包括但不限于：

数据集路径 (data_path)
所使用的模型架构 (ARCH)
是否启用混合样本训练 (mixup)
超参数，如学习率、权重衰减等

这些配置允许用户轻松定制实验，适应不同需求。例如，DATASETNAME_ARCH_{stage1_mixup, stage2_mislas}.yaml文件中会包含训练时的关键参数设定，确保环境设置正确且针对性强。

安装及准备步骤需先执行Python环境搭建、依赖安装以及数据集的准备。务必参照项目根目录下的README.md文件获取完整的安装指导和运行前必要的环境配置信息。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考