pytorch实现moco v3
链接:MoCo_v3_pytorch
参考论文:An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers
训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main_mocov3.py -a resnet18 --lr 0.03 --batch-size 1 --dist-url 'tcp://localhost:10003' --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 --moco-k 65536 --epochs 10 /your_data_root
数据集
例子中采用了一个toy数据集,随机产生一张256x256大小的图片,用户可以根据需要替换成自己需要的数据集。
只需要修改main_mocov3.py
文件中main_worker
中的train_dataset = ToyDS()
行,替换成自己的数据集即可。
VIT模块参数修改
修改main_mocov3.py
文件中main_worker
中的
v = ViT(image_size = 256,patch_size = 32,num_classes = 10,dim = 1024,depth = 6,heads = 16,mlp_dim = 2048,dropout = 0.1,emb_dropout = 0.1)
具体参数含义可以参考An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
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