iBOT项目使用教程

iBOT项目使用教程

ibot iBOT :robot:: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer (ICLR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ibot1/ibot

1. 项目的目录结构及介绍

iBOT项目是一个开源的图像BERT预训练项目，其目录结构如下：

ibot/
├── .github/                  # GitHub相关文件
├── analysis/                 # 分析脚本和工具
├── evaluation/               # 评估脚本
├── models/                   # 模型定义和训练脚本
├── notebooks/                # Jupyter笔记本
├── .gitignore                # Git忽略文件
├── INSTALL.md                # 安装指南
├── LICENSE                   # 项目许可证
├── README.md                 # 项目说明文件
├── extract_backbone_weights.py # 提取模型权重的脚本
├── loader.py                 # 数据加载器
├── main_ibot.py              # 主程序脚本
├── run.sh                    # 运行脚本的shell脚本
├── utils.py                  # 工具函数

• .github/：包含GitHub工作流和其他GitHub特定的配置文件。
• analysis/：包含用于分析模型性能和属性的脚本。
• evaluation/：包含评估模型性能的脚本。
• models/：包含模型定义和训练过程的代码。
• notebooks/：包含Jupyter笔记本，用于实验和演示。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• INSTALL.md：提供项目的安装说明。
• LICENSE：项目的开源许可证。
• README.md：项目的说明文件，概述了项目的内容和用途。
• extract_backbone_weights.py：用于从完整的检查点文件中提取模型的主干部分权重的脚本。
• loader.py：用于数据加载的模块。
• main_ibot.py：项目的主入口点，包含主要的训练逻辑。
• run.sh：一个shell脚本，用于启动训练和评估过程。
• utils.py：包含了项目通用的工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是run.sh，这是一个shell脚本，用于启动训练和评估过程。以下是一个简单的使用示例：

./run.sh imagenet_pretrain $JOB_NAME vit_{small,base,large} teacher {16,24,64}

这个命令将会启动一个图像预训练任务，使用指定的模型架构（如vit_small、vit_base、vit_large）和教师模型，并在指定的GPU数量上运行。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要通过命令行参数进行设置。在run.sh脚本中，你可以通过添加不同的参数来配置训练过程。以下是一些常用的配置参数：

• --teacher_temp：教师模型的温度参数，用于控制软标签的平滑程度。
• --warmup_teacher_temp_epochs：教师模型温度参数的热身周期数。
• --norm_last_layer：是否对最后层的特征进行归一化。
• --epochs：训练的总周期数。
• --batch_size_per_gpu：每个GPU上的批量大小。
• --shared_head：是否使用共享头部。
• --out_dim：输出特征的维度。
• --local_crops_number：局部裁剪的数量。
• --global_crops_scale：全局裁剪的比例范围。
• --pred_ratio：预测比例。
• --pred_ratio_var：预测比例的方差。

更多配置细节可以在运行python main_ibot.py --help时查看。

ibot iBOT :robot:: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer (ICLR 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ibot1/ibot