mmselfsup

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介绍

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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 1.5 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。

开源许可证

该项目采用 Apache 2.0 开源许可证.

更新日志

最新的 v0.9.0 版本已经在 2022.04.29 发布。

新版本亮点：

支持 CAE
支持 Barlow Twins

请参考更新日志获取更多细节和历史版本信息。

MMSelfSup 和 OpenSelfSup 的不同点写在对比文档中。

模型库和基准测试

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

安装

MMSelfSup 依赖 PyTorch, MMCV 和 MMClassification.

请参考安装文档获取更详细的安装指南。

快速入门

请参考准备数据准备数据集和入门指南获取 MMSelfSup 的基本使用方法.

我们也提供了更加全面的教程，包括:

另外，我们提供了 colab 教程。

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}
}

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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
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