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QTClassification

轻量可扩展的图像分类工具箱

version  docs  license

作者: QIU Tian
机构: 浙江大学
🛠️ 安装教程 | 📘 使用教程 | 🌱 数据集 | 👀 模型库
English | 简体中文

公告

这是 0.x.x 的最后一个版本。在即将发布的 1.0.0 版本中，我们将涵盖一系列专门用来训练 CIFAR 数据集的模型架构。此外，我们还将提供更多关于如何系统高效地使用 configs 的进阶示例。

安装教程

本项目的开发环境是 python 3.8 & pytorch 1.13.1+cu117。

  1. 创建你的 conda 环境。
conda create -n qtcls python==3.8 -y
  1. 进入你的 conda 环境。
conda activate qtcls
  1. 安装 PyTorch。
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

或者你可以参考PyTorch官网来安装其他版本。 请注意，如果使用 pytorch ≥ 1.13，则需要 python ≥ 3.7.2。

  1. 安装必要的依赖。
pip install -r requirements.txt

使用教程

想要快速体验，你可以直接执行以下命令：

训练

# 单卡
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
python main.py \
  --data_root ./data \
  --dataset cifar10 \
  --model resnet50 \
  --batch_size 256 \
  --lr 1e-4 \
  --epochs 12 \
  --output_dir ./runs/__tmp__
  
# 多卡（需要 pytorch>=1.9.0）
OMP_NUM_THREADS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
torchrun --nproc_per_node=2 main.py \
  --data_root ./data \
  --dataset cifar10 \
  --model resnet50 \
  --batch_size 256 \
  --lr 1e-4 \
  --epochs 12 \
  --output_dir ./runs/__tmp__
  
# 多卡（适用于任何 pytorch 版本，但会收到 “方法已弃用” 的警告）
OMP_NUM_THREADS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --use_env main.py \
  --data_root ./data \
  --dataset cifar10 \
  --model resnet50 \
  --batch_size 256 \
  --lr 1e-4 \
  --epochs 12 \
  --output_dir ./runs/__tmp__

cifar10 数据集和 resnet50 预训练权重会自动下载，请保持网络畅通。cifar10 数据集会被下载到 ./data 目录下，resnet50 预训练权重会被下载到 ~/.cache/torch/hub/checkpoints 目录下。若不使用预训练模型，请添加命令行参数 --no_pretrain。

在训练过程中，配置文件（config），checkpoint 文件（包含模型权重、优化器权重等）、日志文件（log）和其他输出都会被存放在 ./runs/__tmp__ 目录下。

验证

# 单卡
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
python main.py \
  --data_root ./data \
  --dataset cifar10 \
  --model resnet50 \
  --batch_size 256 \
  --resume ./runs/__tmp__/checkpoint.pth \
  --eval
  
# 多卡（需要 pytorch>=1.9.0）
OMP_NUM_THREADS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
torchrun --nproc_per_node=2 main.py \
  --data_root ./data \
  --dataset cifar10 \
  --model resnet50 \
  --batch_size 256 \
  --resume ./runs/__tmp__/checkpoint.pth \
  --eval
  
# 多卡（适用于任何 pytorch 版本，但会收到 “方法已弃用” 的警告）
OMP_NUM_THREADS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --use_env main.py \
  --data_root ./data \
  --dataset cifar10 \
  --model resnet50 \
  --batch_size 256 \
  --resume ./runs/__tmp__/checkpoint.pth \
  --eval

如何使用

使用本工具箱进行训练和验证时，你可以参照上述命令执行，不过你需要根据具体任务来修改命令行参数。

常用的命令行参数

命令行参数 描述 默认值
--data_root 你的数据集存放的路径。 ./data
--dataset
-d		 数据集名称，在 qtcls/datasets/__init__.py 中定义，如 cifar10 和 imagenet1k。 /
--model_lib 模型库，模型都取自模型库。本工具箱的基础（默认）模型库由 torchvision 和 timm 扩展而来，同时本工具箱也支持原生 timm 模型库。 default
--model
-m		 模型名称，在 qtcls/models/__init__.py 中定义，如 resnet50 和 vit_b_16。目前支持的模型名称在模型库中列出。 /
--criterion 损失函数名称，在 qtcls/criterions/__init__.py 中定义，如 ce。 default
--optimizer 优化器名称，在 qtcls/optimizers/__init__.py 中定义，如 sgd 和 adam。 adamw
--scheduler 学习率调整策略名称，在 qtcls/schedulers/__init__.py 中定义，如 cosine。 cosine
--evaluator 验证器名称，在 qtcls/evaluators/__init__.py 中定义。默认的验证器会计算准确率、召回率、精确率和f1分数。 default
--pretrain
-p		 预训练权重路径，其优先级高于存储在 qtcls/models/_pretrain_.py 中的路径。若要长期使用某个预训练权重路径，建议将其写进 qtcls/models/_pretrain_.py。 /
--no_pretrain 强制不使用预训练权重。 False
--resume
-r		 要从中恢复的 checkpoint 路径。 /
--output_dir
-o		 输出目录，用来存放 checkpoint 文件（包含模型权重、优化器权重等）、日志文件和其他输出。 ./runs/__tmp__
--save_interval 保存 checkpoint 的间隔. 1
--batch_size
-b		 / 8
--epochs / 300
--lr 学习率。 1e-4
--amp 启用自动混合精度训练。 False
--eval 只验证，不训练。 False
--note 备忘笔记。 笔记内容会在每个 epoch 之后打印一次，以防你记不清自己正在跑什么。 /

使用配置文件（推荐）

或者你可以把参数写进配置文件（.py）中，并直接使用 --config / -c 来导入配置文件。

--config / -c: 配置文件路径。详见 configs。配置文件中的参数会合并或覆盖命令行参数 args。

例如：

python main.py --config configs/_demo_.py

或

python main.py -c configs/_demo_.py

更多细节请看 “如何编写和导入你的配置文件” 。

数据集放置

目前，mnist, fashion_mnist, cifar10, cifar100, stl10, svhn, pets, flowers, cars 和 food 数据集会自动下载到 --data_root 目录下。其余数据集请参考 “如何放置你的数据集” 。

如何自定义

你可以很轻松地对本工具箱进行扩展，请参考以下文档：

如何注册你的数据集

如何注册你的模型

如何注册你的损失函数

如何注册你的优化器

如何注册你的学习率调整策略

如何注册你的验证器

如何编写和导入你的配置文件

数据集

目前支持的 --dataset 参数：
mnist, fashion_mnist, cifar10, cifar100, stl10, svhn, pets, flowers, cars, food, imagenet1k, imagenet21k (也叫做 imagenet22k) 以及所有 folder 格式的数据集（与 imagenet 存储格式一致，详见 “如何放置你的数据集 - 关于 folder 格式数据集” ）。

模型库

本工具箱的基础（默认）模型库由 torchvision 和 timm 扩展而来，同时本工具箱也支持原生 timm 模型库。

默认模型库

把 --model_lib 赋值为 default。

目前支持的 --model 参数：

AlexNet
alexnet

CaiT
cait_xxs24_224, cait_xxs24_384, cait_xxs36_224, cait_xxs36_384, cait_xs24_384, cait_s24_224, cait_s24_384, cait_s36_384, cait_m36_384, cait_m48_448

ConvNeXt
convnext_tiny, convnext_small, convnext_base, convnext_large

DeiT
deit_tiny_patch16_224, deit_small_patch16_224, deit_base_patch16_224, deit_base_patch16_384, deit_tiny_distilled_patch16_224, deit_small_distilled_patch16_224, deit_base_distilled_patch16_224, deit_base_distilled_patch16_384, deit3_small_patch16_224, deit3_small_patch16_384, deit3_medium_patch16_224, deit3_base_patch16_224, deit3_base_patch16_384, deit3_large_patch16_224, deit3_large_patch16_384, deit3_huge_patch14_224, deit3_small_patch16_224_in21ft1k, deit3_small_patch16_384_in21ft1k, deit3_medium_patch16_224_in21ft1k, deit3_base_patch16_224_in21ft1k, deit3_base_patch16_384_in21ft1k, deit3_large_patch16_224_in21ft1k, deit3_large_patch16_384_in21ft1k, deit3_huge_patch14_224_in21ft1k

DenseNet
densenet121, densenet169, densenet201, densenet161

EfficientNet
efficientnet_b0, efficientnet_b1, efficientnet_b2, efficientnet_b3, efficientnet_b4, efficientnet_b5, efficientnet_b6, efficientnet_b7

GoogLeNet
googlenet

Inception
inception_v3

LeViT
levit_128s, levit_128, levit_192, levit_256, levit_256d, levit_384

MLP-Mixer
mixer_s32_224, mixer_s16_224, mixer_b32_224, mixer_b16_224, mixer_b16_224_in21k, mixer_l32_224, mixer_l16_224, mixer_l16_224_in21k, mixer_b16_224_miil_in21k, mixer_b16_224_miil, gmixer_12_224, gmixer_24_224, resmlp_12_224, resmlp_24_224, resmlp_36_224, resmlp_big_24_224, resmlp_12_distilled_224, resmlp_24_distilled_224, resmlp_36_distilled_224, resmlp_big_24_distilled_224, resmlp_big_24_224_in22ft1k, resmlp_12_224_dino, resmlp_24_224_dino, gmlp_ti16_224, gmlp_s16_224, gmlp_b16_224

MNASNet
mnasnet0_5, mnasnet0_75, mnasnet1_0, mnasnet1_3

MobileNet
mobilenet_v2, mobilenetv3, mobilenet_v3_large, mobilenet_v3_small

PoolFormer
poolformer_s12, poolformer_s24, poolformer_s36, poolformer_m36, poolformer_m48

PVT
pvt_tiny, pvt_small, pvt_medium, pvt_large, pvt_huge_v2

RegNet
regnet_y_400mf, regnet_y_800mf, regnet_y_1_6gf, regnet_y_3_2gf, regnet_y_8gf, regnet_y_16gf, regnet_y_32gf, regnet_y_128gf, regnet_x_400mf, regnet_x_800mf, regnet_x_1_6gf, regnet_x_3_2gf, regnet_x_8gf, regnet_x_16gf, regnet_x_32gf

ResNet
resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152, resnext50_32x4d, resnext101_32x8d, wide_resnet50_2, wide_resnet101_2

ShuffleNetV2
shufflenet_v2_x0_5, shufflenet_v2_x1_0, shufflenet_v2_x1_5, shufflenet_v2_x2_0

SqueezeNet
squeezenet1_0, squeezenet1_1

Swin Transformer
swin_tiny_patch4_window7_224, swin_small_patch4_window7_224, swin_base_patch4_window7_224, swin_base_patch4_window12_384, swin_large_patch4_window7_224, swin_large_patch4_window12_384, swin_base_patch4_window7_224_in22k, swin_base_patch4_window12_384_in22k, swin_large_patch4_window7_224_in22k, swin_large_patch4_window12_384_in22k

Swin Transformer V2
swinv2_tiny_window8_256, swinv2_tiny_window16_256, swinv2_small_window8_256, swinv2_small_window16_256, swinv2_base_window8_256, swinv2_base_window16_256, swinv2_base_window12_192_22k, swinv2_base_window12to16_192to256_22kft1k, swinv2_base_window12to24_192to384_22kft1k, swinv2_large_window12_192_22k, swinv2_large_window12to16_192to256_22kft1k, swinv2_large_window12to24_192to384_22kft1k

TNT
tnt_s_patch16_224, tnt_b_patch16_224

Twins
twins_pcpvt_small, twins_pcpvt_base, twins_pcpvt_large, twins_svt_small, twins_svt_base, twins_svt_large

VGG
vgg11, vgg11_bn, vgg13, vgg13_bn, vgg16, vgg16_bn, vgg19, vgg19_bn

Vision Transformer (timm)
vit_tiny_patch4_32, vit_tiny_patch16_224, vit_tiny_patch16_384, vit_small_patch32_224, vit_small_patch32_384, vit_small_patch16_224, vit_small_patch16_384, vit_small_patch8_224, vit_base_patch32_224, vit_base_patch32_384, vit_base_patch16_224, vit_base_patch16_384, vit_base_patch8_224, vit_large_patch32_224, vit_large_patch32_384, vit_large_patch16_224, vit_large_patch16_384, vit_large_patch14_224, vit_huge_patch14_224, vit_giant_patch14_224

Vision Transformer (torchvision)
vit_b_16, vit_b_32, vit_l_16, vit_l_32

timm

把 --model_lib 赋值为 timm。

目前支持的 --model 参数：
全部支持。 具体模型名称请参考 timm。

（注：国内自动下载 timm 权重需要翻墙）

开源许可证

QTClassification 基于 Apache 2.0 开源许可证。具体请看开源许可证。

版权属于 QIU Tian，并保留所有权利。

引用

如果你觉得 “QTClassification工具箱” 对你有帮助，欢迎引用：

@misc{qtcls,
    title={QTClassification},
    author={Qiu, Tian},
    howpublished={\url{https://github.com/horrible-dong/QTClassification}},
    year={2023}
}