深度学习预训练与MMPretrain_win10 mmpretrain

mmpretrain 包含大量简单易用的主干模型和算法，还有丰富的数据集支持，大量的配置文件和预训练权重，意在帮助用户快速入门

安装

基础安装

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
pip install openmim
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git
cd mmpretrain
mim install -e .
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添加多模态依赖，最后一步更改为

mim install -e ".[multimodal]"
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一、MMPretrain算法库介绍

1.1 算法库与任务组成

mmpretrain包含丰富主干网络，包括近期非常火热的主干网络（Vit，swintransformer）和经典的主干网络（vgg，resnet）等等
同时也支持多模态学习，例如clip

1.2 框架概念

算法库框架主要由mmcv和mmengine作为底层，mmpretrain作为上层
mmpretrain训练和推理都是用mmcv去采样，mmengine去执行
不只是mmpretrain，openmmlab的其他算法库都差不多是这样的结构
apis：顶层的python推理接口
datasets：数据集支持，数据变换的方法都在这里，需要添加自定义数据集或自定义数据变换的都是加到这个目录下
engine：训练时各种狗子和优化器的组件
evalution:各类评测相关函数
models：各种算法模型的定义
structures：DataSample 数据结构的定义
utils: mmpretrain相关的工具
visulization: 可视化工具

1.3 数据流

图像经过dataloader等一系列预处理后，转换成tensor输入到模型中，如果此时模型的模式是Loss的话，则将损失经过优化器梯度反向转播来更新模型的参数。如果是predict模式，则将模型输出的张量转回图片输出

二、经典主干网络

2.1 ResNet

浅层网络：网络不够深，表达能力欠佳
深层网络：由于链式计算，导致网络越深，梯度回传的效率越差，最终导致精度下降
残差网络：将浅层网络的输出加到深层网络的输出中，把原来的乘法求解变成了加法，降低参数计算量的同时，精度也有所提升
深层的resnet会用1x1的卷积层作为输出，来压缩通道，降低计算的开销

残差网络解决了深层网络精度下降的痛点，因而它撑起了计算机视觉的半边天

2.2 Vision Transformer

vision transformer最重要的是注意力机制：
卷积的权重与输入无关，它是通过梯度反向传播来学习的
而注意力机制的权重则是由输入而来，与输入有关

注意力机制的计算过程：由输入而来q k v三项，然后通过q去查询，k中哪一项最接近，然后就拿k可对应v值作为输出。qkv三项的权重作为可学习的参数，由反向传播的梯度来调整
对注意力机制还是不太懂的可以看这个视频

多头注意力机制：对同一个图像用多个注意力机制去获取不同的特征，最后把所有的网络输出拼接在一起，作为最终输出

三、自监督学习

3.1 SimcCLR

如果模型能很好地提取图片的内容，那么无论图片经过什么样的数据增强操作，提取出来的特征都应该极为相似
通过对比学习，拉近图像和正样本的距离，疏远和负样本的距离

3.2 MAE

只有模型能真正理解图片的内容，掌握图片的上下文信息，才能恢复出图片被mask随机遮挡的内容

3.3 iBOT

监督学习和掩码学习的结合体
通过不相同形式的数据增强获得U和V矩阵，上半部分输入可见图像块，下半部分输入完整图像，上半部分通过掩码学习恢复图像被遮挡的地方并提取出特征，然后再和下半部分的完整图像的特征做对比学习，提高模型对图像的理解

四、多模态算法

4.1 CLIP

双流网络，有两个encoder网络来处理数据，一个网络处理文本数据，一个网络来处理图像数据
获得文本和图像的特征，通过对比学习，拉近特征相近的正样本，推远负样本
推理过程：
将标签做promot获得多个文本，然后所有文本作为文本输入网络获取特征，然后把图像输入到网络获取其特征，然后通过把图像特征和文本特征最相近的文本作为输出，即为对图像的文本描述

4.2 BLIP

BLIP是在clip的基础上对三种loss（ITC 图像文本特征区分loss，ITM 图像文本匹配loss，LM 文字生成loss）进行结合，以此来构建新的视觉语言预训练框架，可完成以下下游任务：图文检索，图像描述生成，视觉问答等等