OGM-GE_CVPR2022 项目教程

OGM-GE_CVPR2022 项目教程

OGM-GE_CVPR2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/og/OGM-GE_CVPR2022

1. 项目介绍

OGM-GE_CVPR2022 是一个用于多模态学习的开源项目，由 GeWu-Lab 开发。该项目的主要目标是解决多模态学习中的不平衡问题，通过动态梯度调制（On-the-fly Gradient Modulation, OGM）和自适应高斯噪声增强（Gaussian noise Enhancement, GE）来平衡不同模态之间的训练过程。该项目在 CVPR 2022 上被接受为口头报告（ORAL）。

主要特点

• 动态梯度调制（OGM）：自适应地平衡不同模态之间的训练。
• 自适应高斯噪声增强（GE）：恢复梯度强度并提高模型的泛化能力。
• 支持多种数据集：如 CREMA-D、AVE、VGGSound 和 Kinetics-Sounds。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你的环境满足以下依赖：

• Ubuntu 16.04
• CUDA Version: 11.1
• PyTorch 1.8.1
• torchvision 0.9.1
• Python 3.7.6

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/GeWu-Lab/OGM-GE_CVPR2022.git
   cd OGM-GE_CVPR2022
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

数据准备

下载原始数据集并进行预处理：

• CREMA-D：

  python data/CREMAD/video_preprocessing.py
  

• VGGSound：

  python data/VGGSound/mp4_to_wav.py
  python data/VGGSound/video_preprocessing.py
  

训练模型

使用以下命令开始训练：

python main.py --dataset VGGSound --train

测试模型

使用以下命令测试训练好的模型：

python main.py --ckpt_path /PATH-to-trained-ckpt

3. 应用案例和最佳实践

案例1：多模态动作识别

在 UCF101 数据集上进行多模态动作识别，使用 OGM-GE 方法可以显著提高模型的性能。

案例2：知识图谱链接预测

在 OpenBG-Complete-IMG+ 数据集上进行知识图谱链接预测，OGM-GE 方法能够有效平衡图像和 OCR 模态之间的训练。

最佳实践

• 调参建议：根据不同数据集的模态差异，调整 alpha 参数。例如，VGGSound 数据集推荐 alpha=0.1，而 CREMA-D 数据集推荐 alpha=0.8。
• 多模态融合方法：尝试不同的融合方法（如 concat 和 gated），并根据实验结果选择最佳方法。

4. 典型生态项目

相关项目

• PMR: Prototypical Modal Rebalance for Multimodal Learning：CVPR 2023 上的相关工作，进一步优化多模态学习中的模态平衡问题。
• MMCosine: Multi-Modal Cosine Loss Towards Balanced Audio-Visual Fine-Grained Learning：ICASSP 2023 上的工作，提出了一种新的多模态损失函数，用于细粒度音频-视觉学习。

社区资源

• GitHub 仓库：GeWu-Lab/OGM-GE_CVPR2022
• 论文链接：CVPR 2022 论文

通过以上步骤，你可以快速上手并应用 OGM-GE_CVPR2022 项目，解决多模态学习中的不平衡问题。

OGM-GE_CVPR2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/og/OGM-GE_CVPR2022