基于Transfer-Learning-Library的半监督图像分类技术解析

基于Transfer-Learning-Library的半监督图像分类技术解析

Transfer-Learning-Library Transfer Learning Library for Domain Adaptation, Task Adaptation, and Domain Generalization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transfer-Learning-Library

前言

半监督学习是当前计算机视觉领域的重要研究方向，它能够有效利用大量未标注数据提升模型性能。本文将深入解析Transfer-Learning-Library项目中提供的半监督图像分类实现方案，帮助读者理解其核心思想和使用方法。

环境准备

项目建议使用PyTorch 1.7.1和torchvision 0.8.2版本以获得最佳兼容性。此外，项目整合了PyTorch-Image-Models中的多种模型架构，需要安装timm库：

pip install timm

支持的数据集

项目支持多种主流图像分类数据集，包括但不限于：

• 食品分类：FOOD-101
• 通用物体分类：CIFAR10/100、Caltech101
• 细粒度分类：CUB200（鸟类）、Aircraft（飞机）、StanfordCars（汽车）
• 场景分类：SUN397
• 纹理分类：DTD
• 特定物体分类：OxfordIIITPets（宠物）、OxfordFlowers102（花卉）

这些数据集在首次使用时会被自动下载到指定目录，极大简化了实验准备过程。

核心算法解析

项目实现了9种具有代表性的半监督学习方法，按发表时间排序：

1. Pseudo Label (2013)：通过模型预测为未标注数据生成伪标签进行训练
2. Pi Model (2017)：利用不同数据增强下的预测一致性作为监督信号
3. Mean Teacher (2017)：通过教师模型的参数移动平均提供更稳定的目标
4. Noisy Student (2020)：通过添加噪声的学生模型迭代提升性能
5. UDA (2020)：基于无监督数据增强的一致性训练
6. FixMatch (2020)：结合强弱数据增强的简化半监督框架
7. Self-Tuning (2021)：自适应调整伪标签阈值的数据高效学习
8. FlexMatch (2021)：引入课程学习的动态伪标签方法
9. DebiasMatch/DST (2022)：解决伪标签中类别不平衡问题的最新方法

实践指南

基于监督预训练的半监督学习

以下示例展示了如何在CIFAR100数据集上使用UDA算法：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python uda.py data/cifar100 -d CIFAR100 \
  --train-resizing 'cifar' --val-resizing 'cifar' \
  --norm-mean 0.5071 0.4867 0.4408 --norm-std 0.2675 0.2565 0.2761 \
  --num-samples-per-class 4 -a resnet50 \
  --lr 0.003 --finetune --threshold 0.7 --seed 0 \
  --log logs/uda/cifar100_4_labels_per_class

关键参数说明：

• num-samples-per-class：控制每类标注样本数（4表示共400个标注样本）
• seed：确保不同方法使用相同的标注子集
• threshold：伪标签置信度阈值

基于无监督预训练的半监督学习

项目支持MoCo等无监督预训练模型，使用前需要转换模型格式：

python convert_moco_to_pretrained.py \
  checkpoints/moco_v2_800ep_pretrain.pth.tar \
  checkpoints/moco_v2_800ep_backbone.pth \
  checkpoints/moco_v2_800ep_fc.pth

转换后可指定预训练模型进行微调：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python erm.py data/cifar100 -d CIFAR100 \
  --pretrained-backbone checkpoints/moco_v2_800ep_backbone.pth \
  # 其他参数同上

实验结果分析

项目在11个数据集上对比了各方法的性能，主要发现：

1. 监督预训练下，最新方法DST达到71.1%平均准确率，显著优于早期方法
2. 无监督预训练同样展现出强大潜力，DST达到68.9%平均准确率
3. FlexMatch和DebiasMatch系列方法在多数数据集上表现突出
4. 与全监督Oracle相比，半监督方法仅使用4个标注样本/类即可达到相当性能

特别值得注意的是，在细粒度分类任务（如CUB200、Aircraft）上，半监督方法的提升尤为显著，这得益于其有效利用了未标注数据中的细粒度特征。

未来方向

根据项目规划，未来将重点完善：

1. 多GPU训练支持
2. 从零开始训练的完整流程
3. 更多前沿半监督算法的实现

结语

Transfer-Learning-Library提供的半监督图像分类实现为研究者提供了宝贵的基准工具。通过合理选择算法和预训练模型，开发者可以在标注数据有限的情况下仍能构建高性能分类系统。项目持续跟进最新研究进展的特点，也使其成为跟踪半监督学习领域发展的理想平台。

Transfer-Learning-Library Transfer Learning Library for Domain Adaptation, Task Adaptation, and Domain Generalization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transfer-Learning-Library