WTConv 使用教程

最新推荐文章于 2025-04-07 10:05:15 发布

舒莲菲Peace

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WTConv 使用教程

WTConv Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields. ECCV 2024. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wt/WTConv

1. 项目介绍

WTConv 是由BGU-CS-VIL团队开发的一种新型卷积神经网络结构，它通过引入小波变换来提高网络对大型感受野的处理能力。该技术在 ECCV 2024 论文中被提出，并在多个基准数据集上展示了出色的性能。WTConv 可以轻松集成到现有的CNN中，为图像识别、语义分割等任务提供强大的支持。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖：

Python 3.12
timm 1.0.7
PyWavelets 1.6.0

您可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install python=3.12 timm PyWavelets==1.6.0

导入WTConv

在您的Python代码中，您可以按照以下方式导入WTConv模块：

from wtconv import WTConv2d

或者，如果您想使用WTConvNeXt模型，可以通过timm模型注册表导入：

import wtconvnext
model = create_model("wtconvnext_tiny", pretrained=False, num_classes=1000)

训练模型

以下是使用WTConvNeXt模型在ImageNet-1k数据集上进行训练的基本命令。请确保将IMAGENET_PATH替换为您数据集的实际路径。

python train.py --model wtconvnext_tiny --drop-path 0.1 \
--data-dir IMAGENET_PATH \
--epochs 300 --warmup-epochs 20 \
--batch-size 64 --grad-accum-steps 64 --sched-on-updates \
--lr 4e-3 --weight-decay 5e-2 \
--opt adamw --layer-decay 1.0 \
--aa rand-m9-mstd0.5-inc1 \
--reprob 0.25 --mixup 0.8 --cutmix 1.0 \
--model-ema --model-ema-decay 0.9999 \
--output checkpoints/wtconvnext_tiny_300/

对于多GPU训练，您可以使用torchrun命令，并相应地调整--batch-size和--grad-accum-steps参数。

3. 应用案例和最佳实践

语义分割

WTConv 可以用于语义分割任务。以下是如何将WTConv集成到语义分割代码中的一个示例：

# 导入WTConv模块
from wtconv import WTConv2d

# 定义WTConv层
conv_dw = WTConv2d(32, 32, kernel_size=5, wt_levels=3)

# 在您的语义分割模型中使用WTConv层
# ...

图像识别

WTConvNeXt 模型在图像识别任务上表现出色。以下是如何使用timm库中的WTConvNeXt模型进行图像识别的一个示例：

# 导入timm库和WTConvNeXt模型
import wtconvnext
from timm import create_model

# 创建WTConvNeXt模型
model = create_model("wtconvnext_tiny", pretrained=False, num_classes=1000)

# 使用模型进行预测
# ...