Beschreibung
Vision GNN (ViG) stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Anwendung von Graph Neural Networks (GNNs) auf Computer-Vision-Aufgaben dar. Dieses Projekt, entwickelt vom Huawei Noah's Ark Lab, bietet PyTorch-Implementierungen effizienter KI-Backbones, die sich auf die ViG- und Pyramid ViG-Architekturen konzentrieren. Diese Modelle behandeln Bilder als Graphen von Knoten, was neuartige Ansätze zur Merkmalsextraktion und Repräsentationslernen ermöglicht.
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Das Projekt umfasst vortrainierte Modelle für verschiedene ViG-Konfigurationen, wie ViG-Ti, ViG-S, ViG-B, Pyramid ViG-Ti, Pyramid ViG-S, Pyramid ViG-M und Pyramid ViG-B. Diese Modelle werden anhand ihrer Parameteranzahl (M) und FLOPs (B) sowie ihrer Top-1-Genauigkeit bei Bildklassifizierungsaufgaben verglichen. Beispielsweise verfügt ViG-Ti über 7,1 Mio. Parameter und 1,3 Mrd. FLOPs mit einer Top-1-Genauigkeit von 73,9 %, während Pyramid ViG-B 82,6 Mio. Parameter und 16,8 Mrd. FLOPs mit einer Top-1-Genauigkeit von 83,7 % bietet.
Detaillierte Anweisungen werden für die Datenvorbereitung, Evaluierung und das Training bereitgestellt. Benutzer können Modelle mit den bereitgestellten Skripten evaluieren, und Trainingsbefehle werden sowohl für ViG als auch für Pyramid ViG auf Datensätzen wie ImageNet aufgeführt. Die Trainingsbefehle spezifizieren Hyperparameter wie Lernrate, Optimierer, Epochen und Augmentierungstechniken, was Anpassungen und weitere Experimente ermöglicht. Das Repository enthält auch Links zum Herunterladen vortrainierter Modelle, wobei für einige spezifische Passwörter erforderlich sind.
ViG basiert auf PyTorch 1.7.0 und erfordert Bibliotheken wie timm 0.3.2, torchprofile 0.0.4 und apex. Das Projekt erkennt die teilweise Nutzung von Code aus deep_gcns_torch und timm an. Diese Initiative zielt darauf ab, die Grenzen von Vision-Modellen durch die Nutzung graphbasierter Repräsentationen zu erweitern und eine leistungsstarke Alternative zu herkömmlichen Convolutional Neural Networks für eine Reihe von Computer-Vision-Anwendungen zu bieten.
- KategorieKI-Modelle & LLMs
- PreismodellOpen Source
- BereitstellungCloud, Selbst gehostet
- PlattformenWeb
Vision GNN (ViG)'s Kernfunktionen
PyTorch-Implementierung von Vision GNN (ViG) und Pyramid ViG Architekturen
Enthält vortrainierte Modelle für verschiedene ViG-Konfigurationen
Bietet Modellleistungsmetriken (Parameter, FLOPs, Top-1-Genauigkeit)
Bietet Trainingsskripte für ViG und Pyramid ViG Modelle
Unterstützt den ImageNet-Datensatz für Evaluierung und Training
Erfordert PyTorch 1.7.0, timm 0.3.2, torchprofile 0.0.4 und apex
Codebasis nutzt teilweise deep_gcns_torch und timm
Modelle behandeln Bilder als Graphen von Knoten für das Merkmalslernen
Enthält detaillierte Anweisungen zur Datenvorbereitung und Evaluierung
Herunterladbare vortrainierte Modelle sind mit Passwortschutz verfügbar
Erste Schritte mit Vision GNN (ViG)
Modellzugriff: Klonen Sie das GitHub-Repository auf Ihren lokalen Rechner.
Umgebung einrichten: Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken, einschließlich PyTorch 1.7.0, timm, torchprofile und apex.
Daten vorbereiten: Organisieren Sie Ihren Bilddatensatz (z. B. ImageNet) gemäß der angegebenen Verzeichnisstruktur.
Modell evaluieren: Verwenden Sie das bereitgestellte `train.py`-Skript mit dem `--evaluate`-Flag und dem Pfad zu den vortrainierten Gewichten.
Modell trainieren: Führen Sie die Trainingsbefehle für ViG oder Pyramid ViG aus und geben Sie Modell, Datensatz und Trainingshyperparameter an.
Modell integrieren: Laden Sie vortrainierte Gewichte in Ihr PyTorch-Modell für Inferenz oder Fine-Tuning auf benutzerdefinierten Aufgaben.
Vision GNN (ViG)'s Anwendungsfälle
- Bildklassifizierung
- Merkmalsextraktion
- Computer Vision Forschung
- Modellentwicklung
- Transferlernen
