mmselfsup

【学习】使用MMPretrain训练和测试CUB-200-2011数据集

MMPretrain源自著名的开源项目MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。
MayYou-HHH·2024-01-27 04:08

【AI】使用MMPreTrain进行图像分类

MMPreTrain的官方文档地址是中文文档，Github地址是https://github.com/open-mmlab/mmpretrainMMPreTrain是从MMClassification和MMSelfSup
TopFancy·2023-12-06 03:49

PixMIM论文笔记

RethinkingPixelReconstructioninMaskedImageModeling发表时间：2023年3月4日作者及组织：上海人工智能实验室、西蒙菲莎大学、香港中文大学GitHub：https://github.com/open-mmlab/mmselfsup
hello_dear_you·2023-10-15 07:41

一步一步教你如何使用MMSelfSup框架【1】

介绍任务介绍自监督学习(Self-supervisedlearning,SSL)是一种极具潜力的学习范式，它旨在使用海量的无标注数据来进行表征学习。在SSL中，我们通过构造合理的预训练任务（可自动生成标注，即自监督）来进行模型的训练，学习到一个具有强大建模能力的预训练模型。基于自监督学习获得的训练模型，我们可以提升各类下游视觉任务(图像分类，物体检测，语义分割等)的性能。MMSelfSupMMSe
lzl2040·2023-08-04 14:34

【MMCV】mmpretrain/mmclassification概览、环境安装与验证

MMPretrain源自著名的开源项目MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。
进阶媛小吴·2023-08-04 00:58

深度学习预训练与MMPreTrain

来源深度学习预训练与MMPretrain_哔哩哔哩_bilibiliMMPreTrainDocsMMPretrain算法库简介预训练开源算法框架源自MMClassification和MMSelfSup特点丰富的模型数据集支持训练技巧与策略易用性推理
qq_34356233·2023-07-21 00:39

开源预训练框架 MMPRETRAIN官方文档（概览、环境安装与验证、基础用户指南）

MMPretrain源自著名的开源项目MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要。
qq_41627642·2023-07-14 03:10

计算机视觉 ｜ 深度学习预训练与MMPretrain

一、MMPretrain算法库介绍MMPretrain源自MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要，凭借丰富而强
强少~、·2023-06-09 06:32

【OpenMMLab AI实战营第二期】MMPretrain基本使用

MMPretrain源自著名的开源项目MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。
JeffDingAI·2023-06-08 10:30

【mmPretrain】，mmcls的扩展版还可以多模态自监督学习，对模型的理解更深，自定义自由度也很大

MMPretrain源自著名的开源项目MMClassification和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。
羞儿·2023-06-07 04:58

openmmlabAI实战营第一讲

二.MMlab1.openmmlab是一个开源的深度学习工具2.里面包含了MMselfsup\MMpose等诸多深度学习工具3.在全球范围内有巨大影响力。
shawwn98·2023-02-03 17:31

mmselfsup：RuntimeError: Permission denied

存在这种问题的原因可能是tools/dist_train.sh中的端口号出现问题（PORTandMASTER_ADDR）解决方法：在linux终端输入netstat-aptn，查看处于ESTABLISHED而且未被使用的端口号，改为使用即可将端口号改为LocalAddress底下对应的xx.xx.xx.xx:yyPORT=yyMASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx
我叫杨傲天·2023-02-02 07:14

grad-cam实现可视化｜mmselfsup自监督｜保姆级教学

大家好，这里是【来一块葱花饼】，这次带来了grad-cam实现可视化（以mmselfsup的自监督为主）的技术分享，十分全面，与你分享~文章目录1.grad-cam原理2.计算方法3.操作分析4.代码开发
来一块葱花饼·2022-12-29 21:10

使用mmselfsup进行训练，解决不打印log问题

可能由于log打印间隔太长，处于两个epoch之间，所以不输出。遂将log间隔改为1进行输出log_config=dict(interval=1,hooks=[dict(type='TextLoggerHook'),#dict(type='TensorboardLoggerHook'),])通过打印结果再根据自己的实际情况进行修改即可
α2022·2022-12-29 21:10

MMselfSup训练自监督模型之mocov3

一、环境搭建1.创建虚拟环境condacreate--nameopenmmlabpython=3.8-y激活虚拟环境：condaactivateopenmmlab2.安装pytorch、torchvision根据自己的配置安装相应版本pipinstalltorch==1.7.1+cu101torchvision==0.8.2+cu101-fhttps://download.pytorch.org/
风吹的我冷·2022-12-29 21:29

大比分领先！ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛冠军方案

例如，在数据清洗方面我们去掉二义性的图片；模型选择和方法方面我们使用了ViT-L和Swin-v2；为了提高实验效率，方便整个实验过程的管理，我们基于MMSelfSup和MM
OpenMMLab·2022-12-16 10:39

MMselfSup自监督预训练模型的评估：“检测”下游任务

1.提取自监督预训练模型的backbone权值pythontools/model_converters/extract_backbone_weights.py{CHECKPOINT}{MODEL_FILE}参数:CHECKPOINT：自监督预训练过程中保存下来（名为epoch_*.pth）的模型文件路径MODEL_FILE：输出backbone权重文件的保存路径。生成的backbone权值文件2.
风吹的我冷·2022-12-13 18:00

重点已划好！OpenMMLab 7 月动态一览

MMCV兼容了PyTorch1.12并提供预编译包，MMCV和MMClassification支持了苹果M1芯片的训练MMSelfSup支持MAE重建图像可视化MMDetection3D支持了ECCV2022
OpenMMLab·2022-11-20 11:34

叮咚 ~ 你订阅的 OpenMMLab 开源社区 1 月月刊已送达

MMDetection3.MMClassification4.MMPose5.MMDetection3D6.MMSegmentation7.MMOCR8.MMGeneration9.MMEditing10.MMSelfsup11
OpenMMLab·2022-11-20 11:03

更好的性能，新型自监督学习方法 CAE 了解一下

目前OpenMMLab的MMSelfSup算法库已实现了对CAE的支持，欢迎大家来体验。https://github.com/open-mmlab/mm
OpenMMLab·2022-11-20 11:03

mmselfSup训练自己的数据集

mmselfsup训练自己的数据集最近在做自监督学习的东西，使用无标签数据做预训练模型，做个分享吧，写的不好，请见谅。
风吹的我冷·2022-11-20 10:48

MMCV学习——基础篇1（配置&注册机制）

mmcv是由OpenMMLab开源的一个计算机视觉的基础库，支持了OpenMMLab众多开源的优秀仓库(比如，MMDetection、MMSegmentation、MMSelfSup等等)。
PyBigStar·2022-11-20 00:24
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