基于远程服务器 Tip_Adapter源码从零开始复现

该博客介绍了如何基于斯坦福Cars数据集复现论文Tip-Adapter的实验。首先,创建数据集目录并下载数据,然后在远程服务器上配置环境,包括设置SSH连接和安装依赖。在完成环境配置后,按照指南运行代码,展示了训练过程及精度提升。最终,Tip-Adapter在第17轮训练中达到75.24%的精度,优于zero-shot CLIP和Tip-Adapter的先前结果。

论文:https://arxiv.org/abs/2111.03930

代码:GitHub - gaopengcuhk/Tip-Adapter

根据论文提供的代码基于stanford_cars数据集复现,起初计划使用imagenet数据集进行复现,但imagenet官方下载失败,于是就采用了stanford_cars数据集。下面是具体步骤:

步骤

下载数据集

首先在DATASET.md中找到stanford_cars的下载方法:

我们按照官方提示在根目录下创建各个数据集的子目录,方便各个数据集的切换:

```
$DATA/
|–– imagenet/
|–– caltech-101/
|–– oxford_pets/
|–– stanford_cars/
```

其次找到stanford_cars模块下载链接,并按照提示创建好文件夹: 

 
### StanfordCars
- Create a folder named `stanford_cars/` under `$DATA`.
- Download the train images http://ai.stanford.edu/~jkrause/car196/cars_train.tgz.
- Download the test images http://ai.stanford
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