PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification 使用教程

PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification 使用教程

PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification Multi-label classification based on timm. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification

1. 项目介绍

PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification 是一个基于 timm 库的多标签图像分类项目。该项目由 yang-ruixin 开发，旨在提供一个简单易用的框架，帮助用户在 PyTorch 中实现多标签图像分类任务。项目的主要特点包括：

• 基于 timm 库：利用 timm 库中的预训练模型进行多标签分类。
• 多标签分类：支持对图像进行多标签分类，适用于需要同时预测多个标签的场景。
• 自定义数据集：用户可以轻松地将自己的数据集集成到项目中。
• 优化器支持：项目中集成了 AdamP 优化器，并支持梯度中心化技术，以提升模型训练效果。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了以下依赖：

pip install torch torchvision timm

2.2 克隆项目

使用以下命令克隆项目到本地：

git clone https://github.com/yang-ruixin/PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification.git
cd PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification

2.3 数据准备

将你的图像数据集放置在 fashion-product-images/images/ 目录下，并确保数据集的标签文件格式正确。

2.4 训练模型

使用以下命令启动训练：

./distributed_train.sh 1 /fashion-product-images/ --model efficientnet_b2 -b 64 --sched cosine --epochs 50 --decay-epochs 2.4 --decay-rate .97 --opt adamp --opt-eps .001 -j 8 --warmup-lr 1e-6 --weight-decay 1e-5 --drop 0.3 --drop-connect 0.2 --model-ema --model-ema-decay 0.9999 --aa rand-m9-mstd0.5 --remode pixel --reprob 0.2 --amp --lr .016 --pretrained

2.5 验证模型

训练完成后，使用以下命令进行模型验证：

python validate.py /fashion-product-images/ --model efficientnet_b2 --checkpoint /output/train/YOUR_SPECIFIC_FOLDER/model_best.pth.tar -b 64

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 时尚产品分类：该项目最初是为时尚产品图像的多标签分类设计的，可以用于预测服装的颜色、款式、品牌等多个标签。
• 医学图像分类：在医学领域，图像可能需要同时标注多个病理特征，该项目可以用于此类多标签分类任务。

3.2 最佳实践

• 数据增强：在训练过程中使用数据增强技术（如随机裁剪、翻转等）可以提高模型的泛化能力。
• 模型微调：使用预训练模型进行微调，可以显著减少训练时间和提高模型性能。
• 梯度中心化：在优化器中启用梯度中心化技术，可能会提升模型的收敛速度和稳定性。

4. 典型生态项目

• timm：该项目依赖于 timm 库，timm 是一个强大的 PyTorch 图像模型库，提供了大量的预训练模型和实用工具。
• PyTorch：作为深度学习框架，PyTorch 提供了灵活的 API 和丰富的生态系统，支持各种深度学习任务。
• torchvision：torchvision 提供了常用的图像数据集、模型架构和数据转换工具，与 PyTorch 无缝集成。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification 项目进行多标签图像分类任务。

PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification Multi-label classification based on timm. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification