CDTrans: 跨域Transformer用于无监督领域适应指南
CDTrans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/CDTrans
项目介绍
CDTrans 是一个基于Transformer架构的跨域适应工具包,旨在解决无监督环境下不同数据域之间的迁移学习问题。该项目在 ICLR 2022 上发表,通过利用强大的Transformer能力,CDTrans能够在不需要源域和目标域之间显式标注对齐的情况下,实现高效的领域适应。它展示了在多个基准数据集上(如Office-31、Office-Home、VisDA-2017和DomainNet)显著的性能提升。
项目快速启动
环境配置
首先,确保你的系统安装了Python 3.7,并且配备了V100 GPU以及CUDA 10.1和cudatoolkit 10.1。然后,通过以下命令安装项目所需的依赖:
pip install -r requirements.txt
数据集准备
下载所需的UDA数据集(Office-31、Office-Home、VisDA-2017、DomainNet),解压后,需根据规范重新组织目录结构,并确保每个数据集都包含了图片路径和标签的txt文件。
例如,对于Office-Home:
data/
│── OfficeHomeDataset/
│ ├── class_name/
│ │ └── images/
│ └── *txt
...
模型预训练及领域自适应训练
以Office-31为例,使用DeiT-Base模型进行操作:
预训练:
bash scripts/pretrain/office31/run_office_amazon.sh deit_base
无监督领域适应(UDA)训练:
bash scripts/uda/office31/run_office_amazon.sh deit_base
替换deit_base
为deit_small
可使用小规模的DeiT模型。
应用案例和最佳实践
CDTrans在多个场景中展现出了其适应能力和性能优势,特别是在办公用品类别迁移(Office-31)、日常物品类别(Office-Home)、合成到真实图像转换(VisDA-2017)以及更广泛的概念跨越(DomainNet)等任务中。最佳实践中,开发者应先通过预训练得到基础模型,再依据特定的源域和目标域执行UDA步骤,调整超参数以优化模型在新领域的表现。
典型生态项目
CDTrans虽是独立项目,但其技术思路与TransReID等基于Transformer的识别系统相辅相成,促进了跨领域计算机视觉应用的研究和发展。社区成员可以探索将CDTrans的核心思想应用于其他领域,比如语义分割、目标检测,甚至是自然语言处理中的跨域信息抽取,以此扩大其影响力和实用性。
通过以上步骤,你可以开始利用CDTrans探索跨域适应的强大潜力。记得实验过程中详细记录配置与结果,以便于后续的最佳实践分享和进一步研究。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考