爱学习的羽
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深度学习预预训练与MMPretrain

MMPretrain算法库

深度学习预预训练与MMPretrain_第1张图片
优势：

  • 含有各种主干网络模型
  • 自监督学习功能
  • 多模态学习功能
  • 丰富的数据集
  • 含有训练技巧和策略
  • 易用，例如可解释性分析、推理api

包含多种丰富任务的开箱即用推理api

  • 图像分类
  • 图像语义描述
  • 视觉问答
  • 视觉定位
  • 检索

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安装步骤
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配置文件中含有模型训练中的设置，影响精度和速度,主要涉及以下几个方面：

  • 模型结构
  • 数据
  • 训练策略
  • 运行时gpu、分布式环境配置
  • 辅助功能 日志、定时保存权重

代码框架以及各个目录的含义用法：
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数据流
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配置文件的运行方式：
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经典主干网络

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vision transformer
将图像切成若干16*16的小块，排列成“词向量”
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注意力机制：为了实现层次化特征

后层特征是空间邻域内的前层特征的加权求和
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自监督学习

不依赖人工标注，利用互联网上的海量数据
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深度学习预预训练与MMPretrain_第12张图片

多模态算法

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