Scale-MAE开源项目教程

Scale-MAE开源项目教程

scale-mae Make your models invariant to changes in scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scale-mae

1. 项目介绍

Scale-MAE（Scale-Aware Masked Autoencoder）是一个用于多尺度地理空间表示学习的开源项目。该项目由伯克利人工智能研究实验室（BAIR）的气候倡议团队开发，旨在使模型对尺度变化具有不变性。通过使用掩码自编码器技术，Scale-MAE能够在不同尺度下有效地学习和表示地理空间数据。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，你需要创建一个Conda环境并安装所需的依赖包：

conda create -n scalemae python=3.9 geopandas
conda activate scalemae
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
pip install -e .

数据准备

下载FMoW-rgb数据集，并在项目根目录下创建一个符号链接：

ln -s ~/data/fmow-rgb data

预训练

使用配置文件定义数据集，并启动预训练：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main_pretrain.py

评估

使用预训练模型进行KNN评估：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 \
main_pretrain.py \
--resume <path-to-model-checkpoint.pth> \
--eval_only \
--eval_dataset <eval_dataset_name> \
--eval_train_fnames <train_split_file> \
--eval_val_fnames <val_split_file>

微调

使用预训练模型进行微调：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 \
main_linprobe.py \
--checkpoint_path <path-to-model-checkpoint.pth> \
--finetune

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 地理空间数据分析：Scale-MAE可以用于分析卫星图像，提取多尺度特征，帮助识别土地利用变化、森林砍伐等。
• 气候模型改进：通过学习多尺度地理空间表示，Scale-MAE可以用于改进气候模型的预测精度。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据的质量和一致性，使用标准化和归一化技术。
• 模型调优：根据具体任务调整模型超参数，如学习率、批次大小等。
• 多尺度分析：充分利用Scale-MAE的多尺度特性，结合不同尺度的数据进行综合分析。

4. 典型生态项目

• MAE（Masked Autoencoder）：Scale-MAE基于MAE项目进行扩展，MAE是一种通用的自监督学习方法。
• timm库：Scale-MAE依赖于timm库，该库提供了大量预训练模型和实用工具。
• PyTorch：Scale-MAE使用PyTorch框架，充分利用其灵活性和高效性。

通过以上步骤和指南，你可以快速上手并应用Scale-MAE项目，解决实际中的多尺度地理空间表示学习问题。

scale-mae Make your models invariant to changes in scale. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scale-mae