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mmselfsup
mirror of https://github.com/open-mmlab/mmselfsup.git
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mmselfsup/docs/zh_cn/changelog.md

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Raw Blame History

更新日志

MMSelfSup

v0.9.1 (31/05/2022)

亮点

  • 更新 BYOL 模型和结果 (#319)
  • 改进部分文档

新特性

  • 更新 BYOL 模型和结果 (#319)

Bug 修复

  • 对于 CAE 和 MAE 设置 qkv 偏置参数 (#303)
  • 修复 MAE 配置文件拼写错误 (#307)

改进

  • 修改文件名 (#304)
  • 应用 mdformat (#311)

文档

  • 改正教程中的打字错误 (#308)
  • 配置 Myst-parser (#309)
  • 更新文档算法简介 (#310)
  • 改进安装文档 (#317)
  • 改进首页 README (#318)

v0.9.0 (29/04/2022)

亮点

  • 支持 CAE (#284)
  • 支持 Barlow Twins (#207)

新特性

  • 支持 CAE (#284)
  • 支持 Barlow twins (#207)
  • 增加 SimMIM 192 预训练及 224 微调的结果 (#280)
  • 增加 MAE fp16 预训练设置 (#271)

Bug 修复

  • 修复参数问题 (#290)
  • 在 MAE 配置中修改 imgs_per_gpu 为 samples_per_gpu (#278)
  • 使用 prefetch dataloader 时避免 GPU 内存溢出 (#277)
  • 修复在注册自定义钩子时键值错误的问题 (#273)

改进

  • 更新 SimCLR 模型和结果 (#295)
  • 单元测试减少内存使用 (#291)
  • 去除 pytorch 1.5 测试 (#288)
  • 重命名线性评估配置文件 (#281)
  • 为 api 增加单元测试 (#276)

文档

  • 在模型库增加 SimMIM 并修复链接 (#272)

v0.8.0 (31/03/2022)

亮点

  • 支持 SimMIM (#239)
  • 增加 KNN 基准测试，支持中间 checkpoint 和提取的 backbone 权重进行评估 (#243)
  • 支持 ImageNet-21k 数据集 (#225)

新特性

  • 支持 SimMIM (#239)
  • 增加 KNN 基准测试，支持中间 checkpoint 和提取的 backbone 权重进行评估 (#243)
  • 支持 ImageNet-21k 数据集 (#225)
  • 支持自动继续 checkpoint 文件的训练 (#245)

Bug 修复

  • 在分布式 sampler 中增加种子 (#250)
  • 修复 dist_test_svm_epoch.sh 中参数位置问题 (#260)
  • 修复 prepare_voc07_cls.sh 中 mkdir 潜在错误 (#261)

改进

  • 更新命令行参数模式 (#253)

文档

  • 修复 6_benchmarks.md 中命令文档(#263)
  • 翻译 6_benchmarks.md 到中文 (#262)

v0.7.0 (03/03/2022)

亮点

  • 支持 MAE 算法 (#221)
  • 增加 Places205 下游基准测试 (#210)
  • 在 CI 工作流中添加 Windows 测试 (#215)

新特性

  • 支持 MAE 算法 (#221)
  • 增加 Places205 下游基准测试 (#210)

Bug 修复

  • 修复部分配置文件中的错误 (#200)
  • 修复图像读取通道问题并更新相关结果 (#210)
  • 修复在使用 prefetch 时，部分 dataset 输出格式不匹配的问题 (#218)
  • 修复 t-sne 'no init_cfg' 的错误 (#222)

改进

  • 配置文件中弃用 imgs_per_gpu， 改用 samples_per_gpu (#204)
  • 更新 MMCV 的安装方式 (#208)
  • 为 算法 readme 和代码版权增加 pre-commit 钩子 (#213)
  • 在 CI 工作流中添加 Windows 测试 (#215)

文档

  • 将 0_config.md 翻译成中文 (#216)
  • 更新主页 OpenMMLab 项目和介绍 (#219)

v0.6.0 (02/02/2022)

亮点

  • 支持基于 vision transformer 的 MoCo v3 (#194)
  • 加速训练和启动时间 (#181)
  • 支持 cpu 训练 (#188)

新特性

  • 支持基于 vision transformer 的 MoCo v3 (#194)
  • 支持 cpu 训练 (#188)

Bug 修复

  • 修复问题 (#159, #160) 中提到的相关 bugs (#161)
  • 修复 RandomAppliedTrans 中缺失的 prob 赋值 (#173)
  • 修复 k-means losses 显示的 bug (#182)
  • 修复非分布式多 gpu 训练/测试中的 bug (#189)
  • 修复加载 cifar 数据集时的 bug (#191)
  • 修复 dataset.evaluate 的参数 bug (#192)

改进

  • 取消之前在 CI 中未完成的运行 (#145)
  • 增强 MIM 功能 (#152)
  • 更改某些特定文件时跳过 CI (#154)
  • 在构建 eval 优化器时添加 drop_last 选项 (#158)
  • 弃用对 “python setup.py test” 的支持 (#174)
  • 加速训练和启动时间 (#181)
  • 升级 isort 到 5.10.1 (#184)

文档

v0.5.0 (16/12/2021)

亮点

  • 代码重构后发版。
  • 添加 3 个新的自监督学习算法。
  • 支持 MMDet 和 MMSeg 的基准测试。
  • 添加全面的文档。

重构

  • 合并冗余数据集文件。
  • 适配新版 MMCV，去除旧版相关代码。
  • 继承 MMCV BaseModule。
  • 优化目录结构。
  • 重命名所有配置文件。

新特性

  • 添加 SwAV、SimSiam、DenseCL 算法。
  • 添加 t-SNE 可视化工具。
  • 支持 MMCV 版本 fp16。

基准

  • 更多基准测试结果，包括分类、检测和分割。
  • 支持下游任务中的一些新数据集。
  • 使用 MIM 启动 MMDet 和 MMSeg 训练。

文档

  • 重构 README、getting_started、install、model_zoo 文档。
  • 添加数据准备文档。
  • 添加全面的教程。

OpenSelfSup (历史)

v0.3.0 (14/10/2020)

亮点

  • 支持混合精度训练。
  • 改进 GaussianBlur 使训练速度加倍。
  • 更多基准测试结果。

Bug 修复

  • 修复 moco v2 中的 bugs，现在结果可复现。
  • 修复 byol 中的 bugs。

新特性

  • 混合精度训练。
  • 改进 GaussianBlur 使 MoCo V2、SimCLR、BYOL 的训练速度加倍。
  • 更多基准测试结果，包括 Places、VOC、COCO。

v0.2.0 (26/6/2020)

亮点

  • 支持 BYOL。
  • 支持半监督基准测试。

Bug 修复

  • 修复 publish_model.py 中的哈希 id。

新特性

  • 支持 BYOL。
  • 在线性和半监督评估中将训练和测试脚本分开。
  • 支持半监督基准测试：benchmarks/dist_train_semi.sh。
  • 将基准测试相关的配置文件移动到 configs/benchmarks/。
  • 提供基准测试结果和模型下载链接。
  • 支持每隔几次迭代更新网络。
  • 支持带有 Nesterov 的 LARS 优化器。
  • 支持 SimCLR 和 BYOL 从 LARS 适应和权重衰减中排除特定参数的需求。