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项目简介
本项目是基于Next-ViT框架的深度学习模型项目，聚焦于图像语义分割和目标检测任务。Next-ViT结合了卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（Self-Attention），适用于真实工业场景的高效部署。项目涵盖语义分割和目标检测两大任务，提供模型训练、评估和测试的全流程代码。
项目的主要特性和功能
- 模型架构：采用Next-ViT模型架构，融合CNN和自注意力机制，高效处理图像数据。
- 任务支持：支持图像语义分割和目标检测任务，配有相应训练和测试脚本。
- 数据集处理：提供数据预处理和增强流程，支持ADE20K和COCO等大型数据集。
- 训练与评估：提供模型训练和评估全流程代码，包含优化器配置、学习率策略、训练迭代次数等。
- 分布式训练：支持分布式训练，提升训练效率。
- 性能优化：通过合并预批量归一化层、使用混合精度训练等技术，提高模型训练效率和推理速度。
安装使用步骤
环境准备
安装所需的Python库，包括PyTorch、MMCV、MMSEG等。
bash
pip3 install torch==1.10.0 mmcv-full==1.5.0 timm==0.4.9 -r requirements.txt
数据准备
下载并准备所需的数据集，如ADE20K和COCO等。数据集应按照标准布局放置在指定目录下。
/path/to/imagenet/
train/
class1/
img1.jpeg
class2/
img2.jpeg
val/
class1/
img3.jpeg
class/2
img4.jpeg
模型训练
运行训练脚本，根据配置文件进行模型训练。例如，训练Next-ViT-S模型：
bash
cd classification/
bash train.sh 8 --model nextvit_small --batch-size 256 --lr 5e-4 --warmup-epochs 20 --weight-decay 0.1 --data-path your_imagenet_path
模型评估
运行测试脚本，对训练好的模型进行评估。例如，评估Next-ViT-S模型：
bash
cd classification/
bash train.sh 8 --model nextvit_small --batch-size 256 --lr 5e-4 --warmup-epochs 20 --weight-decay 0.1 --data-path your_imagenet_path --resume ../checkpoints/nextvit_small_in1k_224.pth --eval
模型部署
通过导出模型为CoreML或TensorRT引擎，进行模型部署。例如，将Next-ViT-S模型转换为CoreML模型：
bash
cd deployment/
python3 export_coreml_model.py --model nextvit_small --batch-size 1 --image-size 224
注意事项
- 使用前确保已安装所有必要的Python库和依赖。
- 根据实际硬件环境和数据集大小，调整配置文件中的参数，如批量大小、学习率等。
- 分布式训练需确保所有参与计算的节点能正确通信和同步。
- 模型训练过程中，监控训练日志输出，及时处理可能出现的问题。
- 项目的性能优化和部署需要深入理解模型结构和数据集特性，建议具备相关背景知识进行实验和调优。
下载地址
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