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介绍

MMSelfSup 是一个基于 PyTorch 实现的开源自监督表征学习工具箱，是 OpenMMLab 项目成员之一。

主分支代码支持 PyTorch 1.6 及以上的版本。

主要特性

  • 多方法集成

    MMSelfSup 提供了多种前沿的自监督学习算法，大部分的自监督预训练学习都设置相同，以在基准中获得更加公平的比较。

  • 模块化设计

    MMSelfSup 遵照 OpenMMLab 项目一贯的设计理念，进行模块化设计，便于用户自定义实现自己的算法。

  • 标准化的性能评测

    MMSelfSup 拥有丰富的基准进行评估和测试，包括线性评估, 线性特征的 SVM / Low-shot SVM, 半监督分类, 目标检测和语义分割。

  • 兼容性

    兼容 OpenMMLab 各大算法库，拥有丰富的下游评测任务和预训练模型的应用。

更新

默认分支已经从 master 切换到 1.x。我们鼓励用户迁移到最新版本，请参考 迁移指南 以了解更多细节。

v1.0.0rc6 版本已经在 2023.2.10 发布。

  • 在 projects/maskfeat_video/ 支持了 MaskFeat 的视频数据预训练
  • 将部分文档翻译成中文

v1.0.0rc5 版本已经在 2022.12.30 发布。

  • 支持了 BEiT v2, MixMIM, EVA
  • 支持了模型分析工具 ShapeBias
  • 添加 FGIA ACCV 2022 比赛第一名方案
  • 重构了 t-SNE

请参考 更新日志 获取更多细节和历史版本信息。

MMSelfSup 1.x 和 0.x 的不同点写在 迁移文档 中。

安装

MMSelfSup 依赖 PyTorch, MMCV, MMEngine 和 MMClassification。

请参考 安装文档 获取更详细的安装指南。

快速入门

我们针对基础使用和进阶用法提供了 用户指引：

Pretrain

Downetream Tasks

Useful Tools

我们也提供了 进阶指引 和 Colab 教程。

如果遇到问题，请参考 常见问题解答。

模型库

请参考 模型库 查看我们更加全面的模型基准结果。

目前已支持的算法:

更多的算法实现已经在我们的计划中。

基准测试

基准测试方法 参考设置
ImageNet Linear Classification (Multi-head) Goyal2019
ImageNet Linear Classification (Last)
ImageNet Semi-Sup Classification
Places205 Linear Classification (Multi-head) Goyal2019
iNaturalist2018 Linear Classification (Multi-head) Goyal2019
PASCAL VOC07 SVM Goyal2019
PASCAL VOC07 Low-shot SVM Goyal2019
PASCAL VOC07+12 Object Detection MoCo
COCO17 Object Detection MoCo
Cityscapes Segmentation MMSeg
PASCAL VOC12 Aug Segmentation MMSeg

参与贡献

我们非常欢迎任何有助于提升 MMSelfSup 的贡献，请参考 贡献指南 来了解如何参与贡献。

致谢

MMSelfSup 是一款由不同学校和公司共同贡献的开源项目，我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户；同时，我们非常感谢 OpenSelfSup 的原开发者和贡献者。

我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己的新模型，从而不断为开源社区提供贡献。

引用

如果您发现此项目对您的研究有用，请考虑引用：

@misc{mmselfsup2021,
    title={{MMSelfSup}: OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark},
    author={MMSelfSup Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmselfsup}},
    year={2021}
}

开源许可证

该项目采用 Apache 2.0 开源许可证。

OpenMMLab 的其他项目

  • MMEngine: OpenMMLab 深度学习模型训练基础库
  • MMCV: OpenMMLab 计算机视觉基础库
  • MMEval: 统一开放的跨框架算法评测库
  • MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
  • MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
  • MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
  • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
  • MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
  • MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱和基准测试
  • MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
  • MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具箱
  • MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
  • MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
  • MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
  • MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
  • MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
  • MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
  • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
  • MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
  • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
  • MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
  • MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

欢迎加入 OpenMMLab 社区

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我们会在 OpenMMLab 社区为大家

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  • 💻 解读 PyTorch 常用模块源码
  • 📰 发布 OpenMMLab 的相关新闻
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