FasterNet实战:使用FasterNet实现图像分类任务(一)

发布网友 发布时间：2024-10-23 22:38

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热心网友 时间：2024-10-24 08:18

本文主要讲解如何使用FasterNet完成图像分类任务，我们将使用FasterNet中的fasternet_s模型在植物幼苗数据集上实现96%的准确率。FasterNet是一个全新的神经网络家族，其运行速度更快、精度更高，超越了如MobileVit等网络。基于FasterNet的Partial卷积（PConv）技术，大型网络FasterNet-L达到了83.5%的top-1精度，与Swin-B相当。同时，GPU上的推断吞吐量更高，并在CPU上节省了42%的计算时间。

为了让你更轻松地理解并应用FasterNet，如果你的基础较弱，可以参考我专栏：《经典主干网络精讲与实战》。该专栏从零开始，逐步解释这些功能，使大家更容易接受和掌握。

首先，我们需要安装依赖的包。使用pip命令安装timm，这是实战中使用的模型库。接下来，为了提高成绩，我们加入Cutout和Mixup数据增强方法。这些增强技术通过torchtoolbox库实现，需要先安装该库。

在代码中，通过from timm.data.mixup import Mixup导入Mixup功能。定义Mixup和SoftTargetCrossEntropy，以优化模型的性能。参数mixup_alpha、cutmix_alpha、cutmix_minmax、prob、switch_prob、mode、correct_lam和label_smoothing等控制了mixup和cutmix的行为。num_classes参数用于指定目标类别数。

接下来，引入EMA（Exponential Moving Average）技术。在深度学习中，EMA用于保存历史参数的平均值，通过一定训练阶段后，对当前学习的参数进行平滑处理。在模型中加入EMA脚本，特别注意，对未预训练的模型，需要小心处理，以免出现EMA性能不佳的情况。

项目结构分为几个部分：models包含官方代码，增加了加载预训练和调用模型的逻辑；mean_std.py用于计算数据集的mean和std；makedata.py生成数据集；ema.py处理EMA；train.py用于训练模型；cam_image.py实现热力图可视化。

为了在DP方式中使用混合精度训练，需要在模型的forward函数前添加@autocast()装饰器。如果使用GPU训练，导入from torch.cuda.amp import autocast；如果使用CPU，则导入from torch.cpu.amp import autocast。

接下来，实现计算mean和std的逻辑，新建mean_std.py，并插入相应的代码。计算这些统计值有助于模型更快地收敛。

为了整理数据集，我们需要创建一个数据集结构，并通过makedata.py脚本生成数据集。确保数据集与PyTorch和Keras的默认加载方式兼容，通常是ImageNet数据集格式。

最后，整个过程完成后，就可以开启模型的训练和测试阶段了。记得将结果记录下来，以便后续的参考和分析。