Uni-Perceiver 开源项目教程

项目介绍

Uni-Perceiver 是一个通用感知模型，旨在处理零样本和少样本任务。该项目包含了训练（预训练、微调、提示调优）、评估代码以及预训练模型。主要论文包括：

• Uni-Perceiver: Pre-training Unified Architecture for Generic Perception for Zero-shot and Few-shot Tasks (CVPR 2022)
• Uni-Perceiver-MoE: Learning Sparse Generalist Models with Conditional MoEs (NeurIPS 2022)

项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库并安装所需依赖：

git clone https://github.com/fundamentalvision/Uni-Perceiver.git
cd Uni-Perceiver
pip install -r requirements.txt

数据准备

请参考 prepare_data.md 文件进行数据准备。

预训练模型

预训练模型权重可以在 checkpoints.md 文件中找到。

预训练

参考 pretraining.md 文件进行预训练。

微调

参考 finetuning.md 文件进行微调。

提示调优

参考 prompt_tuning.md 文件进行提示调优。

推理

参考 inference.md 文件进行推理。

应用案例和最佳实践

Uni-Perceiver 在多个任务上表现出色，包括但不限于图像识别、目标检测和视觉问答。具体案例和最佳实践可以参考项目提供的 OtherResults.md 文件。

典型生态项目

Uni-Perceiver 的生态项目包括：

• Detectron2
• X-modaler

这些项目与 Uni-Perceiver 结合使用，可以进一步增强其在各种视觉任务上的性能。