论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/129379410
官方源码： https://github.com/OpenGVLab/InternImage
他来了！他来了！他带着氩弧焊的光芒过来了！作为CV的大模型，InternImage的光芒太强了。
63.4 NDS ！65.4 mAP 斩获冠军，是唯一突破 65.0 mAP 的超强物体检测模型！62.9 mIoU 的SOTA性能！分类任务
| 图像分类 | 场景分类 | 长尾分类 | |
|---|---|---|---|
| ImageNet | Places365 | Places 205 | iNaturalist 2018 |
| 90.1 | 61.2 | 71.7 | 92.3 |
检测任务
| 常规物体检测 | 长尾物体检测 | 自动驾驶物体检测 | 密集物体检测 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| COCO | VOC 2007 | VOC 2012 | OpenImage | LVIS minival | LVIS val | BDD100K | nuScenes | CrowdHuman |
| 65.5 | 94.0 | 97.2 | 74.1 | 65.8 | 63.2 | 38.8 | 64.8 | 97.2 |
分割任务
| 语义分割 | 街景分割 | RGBD分割 | ||
|---|---|---|---|---|
| ADE20K | COCO Stuff-10K | Pascal Context | CityScapes | NYU Depth V2 |
| 62.9 | 59.6 | 70.3 | 86.1 | 69.7 |
“书生2.5”可根据文本内容需求快速定位检索出语义最相关的图像。这一能力既可应用于视频和图像集合，也可进一步结合物体检测框，具有丰富的应用模式，帮助用户更便捷、快速地找到所需图像资源, 例如可在相册中返回文本所指定的相关图像。
“书生2.5”的“以图生文”在图像描述、视觉问答、视觉推理和文字识别等多个方面均拥有强大的理解能力。例如在自动驾驶场景下，可以提升场景感知理解能力，辅助车辆判断交通信号灯状态、道路标志牌等信息，为车辆的决策规划提供有效的感知信息支持。
图文多模态任务
| 图像描述 | 微调图文检索 | 零样本图文检索 | |
|---|---|---|---|
| COCO Caption | COCO Caption | Flickr30k | Flickr30k |
| 148.2 | 76.4 | 94.8 | 89.1 |
“书生2.5”在图文跨模态领域卓越的性能表现，源自于在多模态多任务通用模型技术核心方面的多项创新，实现了视觉核心视觉感知大模型主干网络（InternImage）、用于文本核心的超大规模文本预训练网络（LLM）和用于多任务的兼容解码建模（Uni-Perceiver）的创新组合。 视觉主干网络InternImage参数量高达30亿，能够基于动态稀疏卷积算子自适应地调整卷积的位置和组合方式，从而为多功能视觉感知提供强大的表示。Uni-Perceiver通才任务解码建模通过将不同模态的数据编码到统一的表示空间，并将不同任务统一为相同的任务范式，从而能够以相同的任务架构和共享的模型参数同时处理各种模态和任务。
这篇文章主要讲解如何使用InternImage完成图像分类任务，接下来我们一起完成项目的实战。本例选用的模型是InternImageNet_s,在植物幼苗数据集上实现了97%的准确率。
通过这篇文章能让你学到：
如果基础薄弱，对上面的这些功能难以理解可以看我的专栏：经典主干网络精讲与实战
这个专栏，从零开始时，一步一步的讲解这些，让大家更容易接受。
使用pip就行，命令：
pip install timm
本文实战用的timm里面的模型。
pip install grad-cam
从https://github.com/OpenGVLab/InternImage下载源码，然后进入ops_dcnv3，如果是Ubuntu系统，
则可以执行：
sh ./make.sh
通用的方式：
python setup.py install
注意：本机要有显卡，并安装CUDA环境。
为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令：
pip install torchtoolbox
Cutout实现，在transforms中。
from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
Cutout(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])
需要导入包：from timm.data.mixup import Mixup，
定义Mixup，和SoftTargetCrossEntropy
mixup_fn = Mixup(
mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,
prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',
label_smoothing=0.1, num_classes=12)
criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()
参数详解：
mixup_alpha (float): mixup alpha 值，如果 > 0，则 mixup 处于活动状态。
cutmix_alpha (float)：cutmix alpha 值，如果 > 0，cutmix 处于活动状态。
cutmix_minmax (List[float])：cutmix 最小/最大图像比率，cutmix 处于活动状态，如果不是 None，则使用这个 vs alpha。
如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0
prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。
switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率 。
mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数（每个’batch’，‘pair’（元素对），‘elem’（元素）。
correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正
label_smoothing (float)：将标签平滑应用于混合目标张量。
num_classes (int): 目标的类数。
EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。在深度学习中的做法是保存历史的一份参数，在一定训练阶段后，拿历史的参数给目前学习的参数做一次平滑。具体实现如下：
import logging
from collections import OrderedDict
from copy import deepcopy
import torch
import torch.nn as nn
_logger = logging.getLogger(__name__)
class ModelEma:
def __init__(self, model, decay=0.9999, device='', resume=''):
# make a copy of the model for accumulating moving average of weights
self.ema = deepcopy(model)
self.ema.eval()
self.decay = decay
self.device = device # perform ema on different device from model if set
if device:
self.ema.to(device=device)
self.ema_has_module = hasattr(self.ema, 'module')
if resume:
self._load_checkpoint(resume)
for p in self.ema.parameters():
p.requires_grad_(False)
def _load_checkpoint(self, checkpoint_path):
checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')
assert isinstance(checkpoint, dict)
if 'state_dict_ema' in checkpoint:
new_state_dict = OrderedDict()
for k, v in checkpoint['state_dict_ema'].items():
# ema model may have been wrapped by DataParallel, and need module prefix
if self.ema_has_module:
name = 'module.' + k if not k.startswith('module') else k
else:
name = k
new_state_dict[name] = v
self.ema.load_state_dict(new_state_dict)
_logger.info("Loaded state_dict_ema")
else:
_logger.warning("Failed to find state_dict_ema, starting from loaded model weights")
def update(self, model):
# correct a mismatch in state dict keys
needs_module = hasattr(model, 'module') and not self.ema_has_module
with torch.no_grad():
msd = model.state_dict()
for k, ema_v in self.ema.state_dict().items():
if needs_module:
k = 'module.' + k
model_v = msd[k].detach()
if self.device:
model_v = model_v.to(device=self.device)
ema_v.copy_(ema_v * self.decay + (1. - self.decay) * model_v)
加入到模型中。
#初始化
if use_ema:
model_ema = ModelEma(
model_ft,
decay=model_ema_decay,
device='cpu',
resume=resume)
# 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights
def train():
optimizer.step()
if model_ema is not None:
model_ema.update(model)
# 将model_ema传入验证函数中
val(model_ema.ema, DEVICE, test_loader)
针对没有预训练的模型，容易出现EMA不上分的情况，这点大家要注意啊！
InternImage_Demo
├─data1
│ ├─Black-grass
│ ├─Charlock
│ ├─Cleavers
│ ├─Common Chickweed
│ ├─Common wheat
│ ├─Fat Hen
│ ├─Loose Silky-bent
│ ├─Maize
│ ├─Scentless Mayweed
│ ├─Shepherds Purse
│ ├─Small-flowered Cranesbill
│ └─Sugar beet
├─models
│ ├─__init__.py
│ └─intern_image.py
├─ops_dcnv3
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─train.py
├─cam_image.py
└─test.py
ops_dcnv3：来着官方的文件夹，存放dcnv3的文件。
models：来源官方代码，对面的代码做了一些适应性修改。增加了一些加载预训练，调用模型的逻辑。
mean_std.py：计算mean和std的值。
makedata.py：生成数据集。
ema.py：EMA脚本
train.py:训练PoolFormer模型
cam_image.py：热力图可视化
为了使模型更加快速的收敛，我们需要计算出mean和std的值，新建mean_std.py,插入代码：
from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transforms
def get_mean_and_std(train_data):
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,
pin_memory=True)
mean = torch.zeros(3)
std = torch.zeros(3)
for X, _ in train_loader:
for d in range(3):
mean[d] += X[:, d, :, :].mean()
std[d] += X[:, d, :, :].std()
mean.div_(len(train_data))
std.div_(len(train_data))
return list(mean.numpy()), list(std.numpy())
if __name__ == '__main__':
train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())
print(get_mean_and_std(train_dataset))
数据集结构：
运行结果：
([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])
把这个结果记录下来，后面要用！
我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的
data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet
pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式，格式是
├─data
│ ├─val
│ │ ├─Black-grass
│ │ ├─Charlock
│ │ ├─Cleavers
│ │ ├─Common Chickweed
│ │ ├─Common wheat
│ │ ├─Fat Hen
│ │ ├─Loose Silky-bent
│ │ ├─Maize
│ │ ├─Scentless Mayweed
│ │ ├─Shepherds Purse
│ │ ├─Small-flowered Cranesbill
│ │ └─Sugar beet
│ └─train
│ ├─Black-grass
│ ├─Charlock
│ ├─Cleavers
│ ├─Common Chickweed
│ ├─Common wheat
│ ├─Fat Hen
│ ├─Loose Silky-bent
│ ├─Maize
│ ├─Scentless Mayweed
│ ├─Shepherds Purse
│ ├─Small-flowered Cranesbill
│ └─Sugar beet
新增格式转化脚本makedata.py,插入代码：
import glob
import os
import shutil
image_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):
print('true')
#os.rmdir(file_dir)
shutil.rmtree(file_dir)#删除再建立
os.makedirs(file_dir)
else:
os.makedirs(file_dir)
from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:
file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
file_class=os.path.join(train_root,file_class)
if not os.path.isdir(file_class):
os.makedirs(file_class)
shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)
for file in val_files:
file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
file_class=os.path.join(val_root,file_class)
if not os.path.isdir(file_class):
os.makedirs(file_class)
shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)
完成上面的内容就可以开启训练和测试了。