SuperClass项目安装与配置指南

SuperClass项目安装与配置指南

superclass [NeurIPS 2024] Classification Done Right for Vision-Language Pre-Training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/superclass

1. 项目基础介绍

SuperClass是一个简单而高效的分类方法，用于视觉语言预训练。该项目的设计不需要文本编码器在图像-文本数据上进行预训练。相反，它使用标记化的原始文本作为监督分类标签，无需进行额外的文本过滤或选择。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• OpenCLIP: 用于图像和文本特征提取的框架。
• ViTamin: 用于视觉Transformer模型的基础框架。
• 预训练技术: 利用大规模数据集进行视觉和语言特征的预训练。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保您的系统中已安装Python（建议使用Python 3.7及以上版本）。
• 安装pip包管理器。
• 准备好所需的图像-文本数据集，如Datacomp-1B和ImageNet-1K。

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/x-cls/superclass.git
   

2. 进入项目目录：

   cd superclass
   

3. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 下载Datacomp-1B和ImageNet-1K数据集。如果使用其他图像-文本对数据集，请确保数据集格式兼容。

5. 修改train.sh和train_combo.sh脚本中的DATA_PATH和VAL_DATA_PATH变量，将其指向您的本地Datacomp-1B和ImageNet-1K数据集路径。

6. 开始CLIP训练和SuperClass训练：

   bash train.sh <config_path> opencls
   

   如果您想包含LiT训练阶段，请使用以下命令：

   bash train_combo.sh <cls_config_path> <lit_config_path> opencls
   

   注意：默认训练精度设置为amp_bfloat16。如果您的GPU（例如V100）不支持bf16，请将其更改为fp16或amp。

按照以上步骤操作，您应该能够成功安装和配置SuperClass项目，并开始进行训练。如果在安装或配置过程中遇到任何问题，请检查项目官方文档或社区讨论以获取更多帮助。

superclass [NeurIPS 2024] Classification Done Right for Vision-Language Pre-Training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/superclass