Big Transfer (BiT) 项目使用教程

Big Transfer (BiT) 项目使用教程

big_transfer Official repository for the "Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning" paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/big_transfer

1. 项目介绍

Big Transfer (BiT) 是由 Google Research 开发的一个开源项目，旨在提供通用的视觉表示学习模型。该项目基于 "Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning" 论文，提供了多个在 ILSVRC-2012 和 ImageNet-21k 数据集上预训练的模型。BiT 项目支持在 TensorFlow 2、PyTorch 和 Jax/Flax 框架中进行微调，旨在帮助计算机视觉社区使用更强大的 ImageNet-21k 预训练模型，而不是传统的 ILSVRC-2012 数据集上的模型。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你的机器上安装了 Python 3.6 或更高版本。然后，根据你选择的框架（TensorFlow 2、PyTorch 或 Jax）安装相应的依赖：

# 安装 TensorFlow 2 依赖
pip install -r bit_tf2/requirements.txt

# 安装 PyTorch 依赖
pip install -r bit_pytorch/requirements.txt

# 安装 Jax 依赖
pip install -r bit_jax/requirements.txt

2.2 下载预训练模型

你可以从 Google Cloud Storage 下载预训练的 BiT 模型。例如，下载一个在 ImageNet-21k 上预训练的 ResNet-50x1 模型：

wget https://storage.googleapis.com/bit_models/BiT-M-R50x1.npz

2.3 微调模型

使用以下命令在 CIFAR-10 数据集上微调下载的模型：

python3 -m bit_pytorch train --name cifar10_`date +%F_%H%M%S` --model BiT-M-R50x1 --logdir /tmp/bit_logs --dataset cifar10

3. 应用案例和最佳实践

3.1 图像分类

BiT 模型在图像分类任务中表现出色。你可以使用预训练的 BiT 模型作为基础模型，在特定数据集上进行微调，以获得更好的分类性能。

3.2 迁移学习

BiT 模型特别适合迁移学习场景。通过在 ImageNet-21k 上预训练的模型，可以在各种下游任务中实现快速收敛和更高的准确率。

3.3 低数据场景

BiT 项目支持在低数据场景下的训练。你可以通过 --examples_per_class <K> 选项，从每个类别中随机抽取 K 个样本进行训练。

4. 典型生态项目

4.1 TensorFlow 2

TensorFlow 2 是 BiT 项目的主要支持框架之一。你可以使用 TensorFlow 2 进行模型的微调和部署。

4.2 PyTorch

PyTorch 是另一个支持的框架。BiT 项目提供了 PyTorch 版本的模型和微调代码，适合习惯使用 PyTorch 的开发者。

4.3 Jax/Flax

Jax 和 Flax 是 Google 开发的深度学习框架，BiT 项目也提供了对这两个框架的支持，适合需要高性能计算的场景。

通过以上步骤，你可以快速上手 Big Transfer (BiT) 项目，并在各种视觉任务中应用这些强大的预训练模型。

big_transfer Official repository for the "Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning" paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/big_transfer