Scale-MAE 开源项目安装与使用指南

Scale-MAE 开源项目安装与使用指南

scale-mae Make your models invariant to changes in scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scale-mae

项目简介

Scale-MAE 是由 CBAIR 气候倡议团队开发的一个开源项目，它提供了一个多尺度地理空间表征学习的可重构代码实现。该实现基于 Masked Autoencoder（MAE）架构，并优化了对不同尺度变化的鲁棒性。项目旨在通过训练模型在尺度变换下保持不变性来提升地学数据的处理能力。

目录结构及介绍

以下是 scale-mae 项目的基本目录结构及其简要说明：

• .git: Git版本控制相关文件。
• main_pretrain.py, main_linprobe.py: 分别是预训练和微调的主要执行脚本。
• config: 包含各种配置文件，用于定义模型训练的具体设置，如数据集路径、超参数等。
• pyproject.toml, setup.cfg: Python项目的元数据和构建配置文件。
• LICENSE: 许可证文件，描述了项目的使用条件。
• README.md: 项目的基本信息和快速入门指南。
• requirements.txt 或类似命名的文件可能缺失，但理论上应包含项目运行所需的依赖项列表。
• data: 预期存放下载的数据集链接或符号链接到数据目录的地方。
• scripts: 可能包含辅助脚本，但当前列出的仓库中未直接提及。
• models: 假定包含模型定义文件，但实际上没有直接在给定的信息中提到。

项目的启动文件介绍

主要启动文件

1. main_pretrain.py

   • 功能: 用于模型的预训练过程，支持分布式训练。通过修改命令行参数可以指定不同的GPU数量，数据集配置以及是否仅进行评估等。

2. main_linprobe.py

   • 功能: 负责模型的微调或线性探针实验，通常在预训练完成后使用特定任务数据集进行模型调整。

项目的配置文件介绍

• 位于 config 目录下的文件 这些配置文件是项目的核心部分，每个配置文件（可能以 .yaml 或其他文本格式保存）定义了训练过程的关键参数：
  • 数据集路径: 数据集的具体位置。
  • 模型设置: 使用的模型类型、隐藏层大小、激活函数等。
  • 训练参数: 如批量大小、学习率、训练轮次等。
  • 数据预处理: 如图像的尺寸调整、标准化等操作。
  • 评估设置: 如果包含评估阶段，则设定评估数据集、评估指标等。

示例配置文件结构

虽然具体的内容没有直接给出，一个典型的配置文件示例可能会包含以下部分：

model:
  type: "vit_large"
  params: {...} # 模型特定参数
  
dataset:
  name: "fmow"
  path: "./data/fmow-rgb" # 数据集路径
  
training:
  epochs: 800
  batch_size: 128
  learning_rate: 0.001
  
evaluation:
  metrics: ["accuracy", "召回率"] # 示例评估指标

在实际应用中，需详细阅读项目中的 README.md 和配置文件注释来准确理解并调整这些设置。

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请注意，此文档是基于提供的GitHub仓库概述编写的，并假设了常规的Python项目结构和流程。实际操作时，务必参照项目最新的文档和说明进行。

scale-mae Make your models invariant to changes in scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scale-mae