MoCo v3 项目使用教程

MoCo v3 项目使用教程

moco-v3 PyTorch implementation of MoCo v3 https//arxiv.org/abs/2104.02057 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/moco-v3

1. 项目目录结构及介绍

MoCo v3 项目的目录结构如下：

moco-v3/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONFIG.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── convert_to_deit.py
├── main_lincls.py
├── main_moco.py
├── vits.py
└── transfer/
    └── ...

目录结构介绍

• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件。
• CONFIG.md: 项目配置文件的说明文档。
• CONTRIBUTING.md: 项目贡献指南。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• convert_to_deit.py: 用于将预训练的 ViT 模型转换为 DEiT 格式的脚本。
• main_lincls.py: 用于线性分类的启动文件。
• main_moco.py: 用于 MoCo v3 自监督预训练的启动文件。
• vits.py: 与 ViT 模型相关的脚本。
• transfer/: 包含迁移学习相关文件的目录。

2. 项目启动文件介绍

main_moco.py

main_moco.py 是 MoCo v3 自监督预训练的主要启动文件。它支持 ResNet 和 ViT 模型的预训练。以下是一些关键参数：

• --moco-m-cos: 使用余弦调度器。
• --crop-min=0.2: 设置最小裁剪比例。
• --dist-url: 分布式训练的 URL。
• --multiprocessing-distributed: 启用多进程分布式训练。
• --world-size: 设置分布式训练的节点数。
• --rank: 设置当前节点的排名。

main_lincls.py

main_lincls.py 用于线性分类任务。它可以在冻结特征的情况下进行线性分类。以下是一些关键参数：

• -a [architecture]: 指定使用的模型架构。
• --lr [learning rate]: 设置学习率。
• --dist-url: 分布式训练的 URL。
• --multiprocessing-distributed: 启用多进程分布式训练。
• --world-size: 设置分布式训练的节点数。
• --rank: 设置当前节点的排名。
• --pretrained: 指定预训练模型的路径。

3. 项目配置文件介绍

CONFIG.md

CONFIG.md 文件包含了项目的配置说明和推荐的超参数设置。它提供了不同模型架构（如 ResNet-50 和 ViT）的配置示例，包括预训练的轮数、裁剪比例、线性分类的准确率等信息。

配置示例

以下是 CONFIG.md 中的一些配置示例：

• ResNet-50:

  • 预训练轮数: 100, 300, 1000
  • 裁剪比例: 2x224
  • 线性分类准确率: 68.9%, 72.8%, 74.6%

• ViT-Small:

  • 预训练轮数: 300
  • 裁剪比例: 2x224
  • 线性分类准确率: 73.2%

• ViT-Base:

  • 预训练轮数: 300
  • 裁剪比例: 2x224
  • 线性分类准确率: 76.7%

通过这些配置文件，用户可以根据自己的需求调整模型的训练参数，以达到最佳的训练效果。

moco-v3 PyTorch implementation of MoCo v3 https//arxiv.org/abs/2104.02057 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/moco-v3