OpenMMLab MMSelfSup：自监督学习工具箱与基准测试

OpenMMLab MMSelfSup：自监督学习工具箱与基准测试

mmselfsup OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmselfsup

MMSelfSup 是由 OpenMMLab 开发的一个基于 PyTorch 的自监督表示学习工具箱。该项目旨在为研究人员和开发者提供一个灵活的工具集，用于重实现现有方法以及开发新的自监督学习算法。

项目基础介绍

• 主要编程语言：Python
• 项目仓库：open-mmlab/mmselfsup

核心功能

MMSelfSup 提供了以下核心功能：

1. 先进的自监督学习方法：集成了多种前沿的自监督学习算法，包括 Relative Location、Rotation Prediction、DeepCluster、NPID、ODC、MoCo v1、SimCLR、MoCo v2、BYOL、SwAV、DenseCL、SimSiam、Barlow Twins、MoCo v3、BEiT、MAE、SimMIM、MaskFeat、CAE、MILAN、BEiT v2、EVA、MixMIM、PixMIM 等。
2. 模块化设计：遵循 OpenMMLab 项目的模块化设计，使得用户可以方便地构建自己的算法。
3. 标准化基准测试：提供了包括逻辑回归、SVM/Low-shot SVM、半监督分类、目标检测和语义分割等标准化基准测试。
4. 兼容性：与其他 OpenMMLab 项目如目标检测和分割任务具有平滑的评估兼容性。

最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 支持 PixMIM：在自监督学习中增加了 PixMIM 算法的支持。
• 支持 DINO：在项目中的 projects/dino/ 目录下增加了对 DINO 算法的支持。
• 文件 IO 接口重构：优化了文件输入输出接口。
• 文档优化：对项目文档进行了精细化处理，以提供更好的用户体验。
• 新算法支持：增加了对 BEiT v2、MixMIM 等新算法的支持。
• 问题修复和性能优化：对已知问题进行了修复，并对代码性能进行了优化。

MMSelfSup 持续更新，为用户提供更多先进的自监督学习方法和工具，助力视觉学习的创新研究。

mmselfsup OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmselfsup