PyTorch图像分类竞赛框架介绍

PyTorch图像分类竞赛框架介绍

pytorch_img_classification_for_competition use pytorch to do image classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_img_classification_for_competition

1. 项目基础介绍及编程语言

本项目是一个基于PyTorch的图像分类竞赛框架，主要使用Python编程语言开发。该框架为开发者提供了一个竞赛级的图像分类基础结构，可以帮助研究者或开发者快速搭建并优化自己的图像分类模型。

2. 项目核心功能

• 模型支持：集成PyTorch官网模型以及EfficientNet等流行的深度学习模型。
• 训练策略：支持fp16混合精度训练，提供TTA（Test Time Augmentation）等策略。
• 数据集处理：支持固定验证集与随机划分验证集，便于进行数据验证与测试。
• 优化器选择：内置多种优化器，如Adam、SGD、Ranger、Ralamb等。
• 损失函数：支持LabelSmoothLoss、Focal Loss等损失函数，以改善模型训练效果。
• 数据增强：支持AotuAgment自动数据增强，增强模型的泛化能力。

3. 项目最近更新的功能

• 模型融合策略优化：改进了模型融合策略，以提高模型的最终性能。
• 数据增强优化：增强了在线数据增强的功能，以进一步提升模型的表现。
• PyTorch官方模型调用接口优化：优化了对PyTorch官方模型的调用接口，使模型集成更加便捷。
• 全连接层初始化：增加了模型全连接层的初始化功能，有助于模型训练的稳定性。
• 学习率衰减策略增加：引入了更多的学习率衰减策略，以适应不同的训练需求。
• 新增功能：增加了find lr功能，以帮助寻找合适的学习率；增加了对dali、wsl模型以及tensorboardX的支持，以提升开发效率和模型调试的可视化效果。

pytorch_img_classification_for_competition use pytorch to do image classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_img_classification_for_competition