PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training 项目常见问题解决方案

PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training 项目常见问题解决方案

PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training Code release for Fine-Grained Visual Classification via Progressive Multi-Granularity Training of Jigsaw Patches (ECCV2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pm/PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training

项目基础介绍

PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training 是一个用于细粒度视觉分类的开源项目，基于渐进式多粒度训练的拼图补丁方法。该项目在 ECCV2020 上发布，主要用于处理细粒度视觉分类问题，如鸟类、汽车和飞机的分类。项目的主要编程语言是 Python，依赖于 PyTorch 和 torchvision 库。

新手使用项目时的注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述：
新手在配置项目环境时，可能会遇到 Python 版本不兼容或 PyTorch 版本不匹配的问题。

解决步骤：

• 确保安装了 Python 3.6 或更高版本。
• 安装 PyTorch 和 torchvision，建议使用以下命令：

  pip install torch torchvision
  

• 检查 PyTorch 版本是否为 1.3.1 或更高，torchvision 版本是否为 0.4.2 或更高。

2. 数据集结构问题

问题描述：
新手在准备数据集时，可能会遇到数据集结构不符合项目要求的问题。

解决步骤：

• 数据集应按照以下结构组织：

  dataset
  ├── train
  │   ├── class_001
  │   │   ├── 1.jpg
  │   │   ├── 2.jpg
  │   │   └── ...
  │   ├── class_002
  │   │   ├── 1.jpg
  │   │   ├── 2.jpg
  │   │   └── ...
  │   └── ...
  └── test
      ├── class_001
      │   ├── 1.jpg
      │   ├── 2.jpg
      │   └── ...
      ├── class_002
      │   ├── 1.jpg
      │   ├── 2.jpg
      │   └── ...
      └── ...
  

• 使用 organize_dataset.py 脚本将数据集整理为上述结构。

3. 训练过程中的报错问题

问题描述：
新手在训练模型时，可能会遇到训练脚本报错的问题。

解决步骤：

• 确保所有依赖库已正确安装。
• 检查训练脚本 train.py 中的参数设置，确保与数据集和模型配置匹配。
• 如果遇到 CUDA 相关错误，确保 GPU 驱动和 CUDA 版本与 PyTorch 兼容。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training 项目，顺利进行细粒度视觉分类任务。

PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training Code release for Fine-Grained Visual Classification via Progressive Multi-Granularity Training of Jigsaw Patches (ECCV2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pm/PMG-Progressive-Multi-Granularity-Training