AI实战训练营&预训练与MMPreTrain

一 MMPreTrain算法库组成

MMPreTrain是一个全新升级的预训练开源算法框架，旨在提供各种强大的预训练主干网络，并支持不同的预训练策略
MMPreTrain源自MMClassification和MMSelfSup，并开发了许对新功能。目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要，凭借丰富而强大的预训练模型，我们能够改进各种下游视觉任务，我们的代码库旨在成为一个易于使用和用户友好的代码库，并简化学术研究活动和工程任务。

算法库与任务组成

支持多样的主干网络与预训练模型
支持多种训练策略（有监督学习，无监督学习，多模态学习等）
提供多种训练技巧
大量的训练配置文件
高效率和高可扩展性
功能强大的工具箱，有助于模型分析和实验
支持多种开箱即用的推理任务
图像分类
图像描述（Image Caption）
视觉问答（Visual Question Answering）
视觉定位（Visual Grounding）
检索（图搜图，图搜文，文搜图）

python推理API

框架概览

以下是简单的安装步骤：

conda create -n open-mmlab python=3.8 pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y
conda activate open-mmlab
pip3 install openmim
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git
cd mmpretrain
mim install -e .

如果需要多模态模型，请使用如下方式安装额外的依赖：

mim install -e ".[multimodal]"

OpenMMLab项目中的重要概念——配置文件

深度学习模型的训练涉及几个方面：

• 模型结构 模型有几层，每层多少个通道数等
• 数据 数据集划分、数据文件路径、批大小、数据增强策略等
• 训练优化 梯度下降算法、学习率参数、训练总论数、学习率变化策略等
• 运行时 GPU 分布式环境配置等
• 辅助功能 如打印日志、定时保存checkpoint等

数据流

二 经典主干网络

ResNet

可看我之前的博客：https://blog.csdn.net/shengweiit/article/details/129402747

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卷积退化为恒等映射时，深层网络与浅层网络相同，所以深层网络应具备不差于浅层网络的分类精度。

Vision Transformer

• 将图片切成若干16X16的小块，所有块排成词向量，先经过线形层映射，一张[H，W，C]的维度的图片变成[L,C]，在经过多层Transformer Encoder的计算产生相应的特征向量。
• 图块之后加入额外的token，用于query其他patch得特征并给出最后的分类
• 注意力模块基于全局感受野，复杂度为尺寸的4次方

注意力Attention Mechanism

实现层次化特征：后层次化是空间领域内的前层特征的加权求和，权重越大，对应位置特征越重要

权重是可以学习的参数，但是与输入无关，只能建模局部关系，远距离关系只能通过多层卷积实现。

权重是输入的函数，与输入有关，可以不局限于领域，显式建模远距离关系。

可以用注意力机制对图像建模

self Attention

通过自身的输入，产生K Q V，然后融合。

Multi-head

不同头的注意力可以对不同头进行特征提取

三 自监督

• 基于各种代理任务
  

• 基于对比学习

• 

• 基于掩码学习

SimCLR

基本假设：如果模型能很好地提取图片内容好，那么无论图片经过什么样的数据增强操作，提取出来的特征都应该极为相似。
对于某种图片x，对它进行两次数据增强，得到x1和x2

• x1和x2互为正样本
• 其他图片增强的结果都是x1和x2的负样本
  
  

MAE

基本假设：模型只能理解图片内容，掌握图片的上下文信息，才能恢复出原图片中被随机遮挡的内容

输入信息：划分成规划不重叠的图像块，随机掩盖掉一部分图像块
然后：将没有遮挡的图像块按照顺序送入Transformer Encoder中，获得特征向量
将遮蔽的图像块按位置插入特征向量中
放入到decoder中，生成原始图片
拉近重建图像与原始图像的距离

四 多模态算法

CLIP（双流网络）

BLIP

对三种loss进行了结合，从此构建了新的vision language pre-training框架，并且可以完成各类下游任务。例如：

• 图文检索
• 图像描述生成
• 视觉问答