2: 在标准数据集上训练自定义模型¶
我们将模型分解为骨干、编码器、分类器等基本结构，然后将它们组合起来构建完整的方法。在FGVCLib中，我们提供了基本结构并复现了最先进的模型。我们致力于为您提供自定义结构，使用分解后的模块重新组装成新的模型。
主要的步骤如下： 1.准备数据集
2.准备自定义模型
3.准备配置文件
4.在标准数据集上进行训练、测试和推理
准备数据集¶
你需要在配置文件中修改对应的数据集路径。你需要将数据集分成训练集和测试集两个文件夹。
例如，CUB-200-2011数据集：
-/birds/train
└─── 001.Black_footed_Albatross
└─── Black_Footed_Albatross_0001_796111.jpg
└─── ...
└─── 002.Laysan_Albatross
└─── 003.Sooty_Albatross
└─── ...
-/birds/test
└─── ...
准备自定义模型¶
第二步时使用已有的模块和新的模块构建自定义模型，假设我们想添加一个新的编码器xxx。
1.定义一个新的编码器（以xxx为例）¶
首先建立新文件fgvclib/model/encoders/xxx.py。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from fgvclib.models.encoders import encoder
class xxx(nn.Module):
def __init__(self)
pass
def forward(self,inputs):
pass
def xxx(cfg:dict):
pass
准备配置文件¶
第三步是为你自己的训练设置准备一个配置文件。在”configs/xxx.yml”中，你可以根据已有的配置文件，新建立配置。
以新编码器xxx为例：
MODEL:
NAME: "ResNet50"
CLASS_NUM: 200
CRITERIONS:
- name: "cross_entropy_loss"
args: []
w: 1.0
BACKBONE:
NAME: "resnet50"
ARGS:
- pretrained: True
- del_keys: []
ENCODER:
NAME: "xxx"
NECKS:
NAME: ~
HEADS:
NAME: "classifier_1fc"
ARGS:
- in_dim:
- 2048