ssl-transfer 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

ssl-transfer/
├── datasets/
│   ├── caltech101-splits/
│   └── ...
├── detectron2-configs/
│   ├── finetune/
│   └── frozen/
├── semantic-segmentation/
├── surface-normal-estimation/
├── LICENSE
├── convert_to_detectron2.py
├── download_and_prepare_models.py
├── few_shot.py
├── finetune.py
├── linear.py
├── README.md
├── run_linear.sh
├── simclr_keys.pkl
└── temperature_scaling.py

目录结构介绍

• datasets/: 包含数据集的文件和分割文件。
  • caltech101-splits/: 包含Caltech101数据集的训练和测试分割文件。
• detectron2-configs/: 包含用于detectron2框架的配置文件。
  • finetune/: 包含用于微调的配置文件。
  • frozen/: 包含用于冻结训练的配置文件。
• semantic-segmentation/: 包含用于语义分割实验的代码。
• surface-normal-estimation/: 包含用于表面法线估计实验的代码。
• LICENSE: 项目的MIT许可证文件。
• convert_to_detectron2.py: 用于将模型转换为detectron2格式的脚本。
• download_and_prepare_models.py: 用于下载和准备预训练模型的脚本。
• few_shot.py: 用于少样本评估的脚本。
• finetune.py: 用于微调模型的脚本。
• linear.py: 用于线性评估的脚本。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• run_linear.sh: 用于运行线性评估的Shell脚本。
• simclr_keys.pkl: 包含SimCLR模型的键值文件。
• temperature_scaling.py: 用于温度缩放的脚本。

2. 项目启动文件介绍

download_and_prepare_models.py

该脚本用于下载和准备预训练模型。执行该脚本后，模型将被准备为相同的格式并保存在名为models的目录中。

python download_and_prepare_models.py

run_linear.sh

该Shell脚本用于运行线性评估。它调用linear.py脚本来执行具体的评估任务。

./run_linear.sh

3. 项目配置文件介绍

detectron2-configs/

该目录包含用于detectron2框架的配置文件。

• finetune/: 包含用于微调的配置文件，例如byol.yaml。
• frozen/: 包含用于冻结训练的配置文件，例如byol.yaml。

selfsupconfig/byol.yaml

该配置文件用于自监督学习模型的配置，例如BYOL模型的配置。

# 配置文件示例
model:
  type: "byol"
  backbone: "resnet50"
  ...

通过这些配置文件，用户可以自定义模型的训练和评估参数。