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Introduction

MMPreTrain 是一款基于 PyTorch 的开源深度学习预训练工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一

主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 以上的版本。

主要特性

  • 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

更新日志

🌟 2023/4/7 发布了 v1.0.0rc7 版本

  • 整和来自 MMSelfSup 的自监督学习算法，例如 MAE, BEiT 等
  • 支持了 RIFormer，简单但有效的视觉主干网络，却移除了 token mixer
  • 支持 t-SNE 可视化
  • 重构数据管道可视化

之前版本更新内容

  • 支持了 LeViT, XCiT, ViG, ConvNeXt-V2, EVA, RevViT, EfficientnetV2, CLIP, TinyViT 和 MixMIM 等骨干网络结构
  • 复现了 ConvNeXt 和 RepVGG 的训练精度。
  • 支持混淆矩阵计算和画图。
  • 支持了 多任务 训练和测试。
  • 支持了测试时增强（TTA）。
  • 更新了主要 API 接口，用以方便地获取 MMPreTrain 中预定义的模型。
  • 重构 BEiT 主干网络结构，并支持 v1 和 v2 模型的推理。

这个版本引入一个全新的，可扩展性强的训练和测试引擎，但目前仍在开发中。欢迎根据 文档 进行试用。

同时，新版本中存在一些与旧版本不兼容的修改。请查看 迁移文档 来详细了解这些变动。

发布历史和更新细节请参考 更新日志。

安装

以下是安装的简要步骤：

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 .

更详细的步骤请参考 安装指南 进行安装。

基础教程

我们为新用户提供了一系列基础教程：

关于更多的信息，请查阅我们的 相关文档。

模型库

相关结果和模型可在 模型库 中获得。

概览
支持的主干网络 自监督学习 其它
图像检索任务： 训练和测试 Tips:

参与贡献

我们非常欢迎任何有助于提升 MMPreTrain 的贡献，请参考 贡献指南 来了解如何参与贡献。

致谢

MMPreTrain 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。 我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。

引用

如果你在研究中使用了本项目的代码或者性能基准，请参考如下 bibtex 引用 MMPreTrain。

@misc{2023mmpretrain,
    title={OpenMMLab's Pre-training Toolbox and Benchmark},
    author={MMPreTrain Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmpretrain}},
    year={2023}
}

许可证

该项目开源自 Apache 2.0 license.

OpenMMLab 的其他项目

  • MMEngine: OpenMMLab 深度学习模型训练基础库
  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
  • MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
  • MMEval: 统一开放的跨框架算法评测库
  • MMPreTrain: OpenMMLab 深度学习预训练工具箱
  • MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
  • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
  • MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
  • MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱与测试基准
  • MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
  • MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
  • MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
  • MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
  • MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
  • MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
  • MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
  • MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
  • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
  • MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
  • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
  • MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
  • MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

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