1. Kurze Einführung
PyTorch Image Models (timm) ist eine Bibliothek für die hochmoderne Bildklassifizierung, einschließlich einer Sammlung von Bildmodellen, Optimierern, Schedulern, Verbesserungen usw.; es ist eine beliebte Papier- und Codebibliothek.
Während eine wachsende Zahl von Low-Code- und No-Code-Lösungen den Einstieg in die Anwendung von Deep Learning auf Computer-Vision-Probleme erleichtert, arbeiten wir oft mit Kunden zusammen, die nach einer maßgeschneiderten Lösung speziell für ihr Problem suchen und dabei die neuesten und besten Innovationen nutzen, um die Anforderungen zu übertreffen Leistungsniveaus, die von diesen Diensten bereitgestellt werden. Da neue Architekturen und Trainingstechniken in diesem sich schnell entwickelnden Bereich eingeführt werden, kann es für Sie als Anfänger oder Experte schwierig sein, mit den neuesten Praktiken Schritt zu halten, und es kann schwierig sein, zu wissen, wo Sie anfangen sollen, wenn Sie sich neuen Techniken nähern. Sehaufgaben, die darauf abzielen, ähnliche Ergebnisse wie die in akademischen Benchmarks präsentierten Ergebnisse zu reproduzieren.
Egal, ob ich von Grund auf trainiere, ein vorhandenes Modell an eine neue Aufgabe anpasse oder bereits vorhandene Komponenten nutzen möchte, um meinen Arbeitsablauf zu beschleunigen, timm ist eine der komfortableren PyTorch-Computer-Vision-Bibliotheken. Obwohl timm Referenztrainings- und Validierungsskripte zur Reproduktion von ImageNet-Trainingsergebnissen enthält und über eine Dokumentation verfügt, die die Kernkomponenten in der offiziellen Dokumentation und im timmdocs-Projekt abdeckt, kann es aufgrund der schieren Anzahl der von der Bibliothek bereitgestellten Funktionen schwierig sein, dies zu wissen Finden Sie heraus, wo Sie anfangen sollten, wenn Sie diese in benutzerdefinierten Anwendungsfällen anwenden.
Der Zweck dieses Beitrags besteht darin, Timm aus der Sicht eines Praktikers zu erkunden und sich dabei auf die Verwendung einiger der in Timm enthaltenen Funktionen und Komponenten in benutzerdefinierten Schulungsskripten zu konzentrieren. Es geht nicht darum, zu untersuchen, wie oder warum diese Konzepte funktionieren oder wie sie in timm implementiert werden; dazu werden gegebenenfalls Links zu Originalarbeiten bereitgestellt, und ich würde timmdocs für weitere Informationen zu timm-Interna empfehlen.
2. Modell
Eines der beliebtesten Features von timm ist seine große und wachsende Sammlung von Modellarchitekturen. Viele dieser Modelle enthalten vorab trainierte Gewichte – entweder nativ in PyTorch trainiert oder aus anderen Bibliotheken wie Jax und TensorFlow portiert –, die einfach heruntergeladen und verwendet werden können.
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