FastAI + timm: 快速构建高性能计算机视觉模型

作为一名Python程序员,我最近发现了一个特别牛的组合 - FastAI和timm库。这两个库加在一起,简直就是计算机视觉项目的神器!FastAI让深度学习变得超级简单,而timm则提供了大量预训练模型,两者结合起来效果堪称完美。今天就给大家介绍下怎么用这两个库快速搭建高性能的计算机视觉模型。

FastAI简介

FastAI是个非常友好的深度学习库,它在PyTorch的基础上封装了一层更高级的API。使用FastAI,你可以用很少的代码就训练出性能不错的模型。它的设计理念是"batteries included",也就是说很多常用功能都已经内置好了,拿来就能用。

下面是个简单的例子,展示了如何用FastAI训练一个图像分类器:

from fastai.vision.all import *

path = untar_data(URLs.PETS)
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
    path, get_image_files(path), valid_pct=0.2,
    label_func=lambda x: x[0].isupper(), 
    item_tfms=Resize(224), batch_tfms=aug_transforms()
)

learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
learn.fine_tune(1)

就这么几行代码,就能训练出一个还不错的宠物分类器!FastAI帮我们处理了数据加载、数据增强、模型构建等各种琐碎的细节。

timm库介绍

timm全称是PyTorch Image Models,是一个包含了大量预训练计算机视觉模型的库。它的作者是Ross Wightman,这哥们儿可以说是计算机视觉领域的大牛了。

timm最强大的地方在于,它提供了非常多的SOTA(State-of-the-Art)模型,而且这些模型都是预训练好的。用timm,你可以轻松地使用各种最新的模型架构,比如EfficientNet、ResNeSt、NFNet等等。

来看个例子:

import timm

# 列出所有可用的模型
print(timm.list_models())

# 加载一个预训练的EfficientNet-B0
model = timm.create_model('efficientnet_b0', pretrained=True)

就这么简单,你就获得了一个在ImageNet上预训练好的EfficientNet-B0模型!

FastAI + timm: 强强联合

FastAI和timm的结合堪称完美。FastAI提供了简单易用的训练流程,而timm则提供了各种强大的预训练模型。

把两者结合起来,你就能用最少的代码训练出性能超群的模型。

来看个实际的例子:

from fastai.vision.all import *
import timm

path = untar_data(URLs.PETS)
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(
    path, get_image_files(path), valid_pct=0.2,
    label_func=lambda x: x[0].isupper(), 
    item_tfms=Resize(224), batch_tfms=aug_transforms()
)

def get_model():
    return timm.create_model('efficientnet_b0', pretrained=True, num_classes=dls.c)

learn = vision_learner(dls, get_model, metrics=error_rate)
learn.fine_tune(5)

这段代码做了啥呢?我们用FastAI处理数据加载和训练流程,但模型部分我们用的是timm提供的EfficientNet-B0。

这样我们就结合了FastAI的易用性和timm的强大模型库。

温馨提示:使用预训练模型时,要注意输入图像的预处理方式要和预训练时一致。timm的模型一般都期望输入是224x224大小的图像,并且已经归一化到[0,1]区间。

进阶技巧

用上面的方法,你已经能搭建出不错的模型了。但如果想进一步提升性能,还可以试试这些技巧:

1. 使用更强大的模型:EfficientNet-B0只是timm提供的众多模型中的一个。你可以尝试使用更大的模型,比如EfficientNet-B7或者NFNet-F4。
2. 混合精度训练:FastAI支持混合精度训练,可以大幅加速训练过程。只需要在创建learner时加上 to_fp16() 就行。
3. 使用更复杂的数据增强:除了aug_transforms(),FastAI还提供了更强大的aug_transforms_v2()。
4. 尝试不同的学习率:FastAI的lr_find()方法可以帮你找到最佳学习率。
5. 使用标签平滑:如果你的数据集标签可能有噪声,使用标签平滑可能会提高模型泛化性能。

这些技巧综合起来,能让你的模型性能再上一个台阶。不过也别忘了,模型只是工具,最重要的还是要理解你的数据和任务本身。

FastAI和timm的组合确实强大,但也别被这种便利性迷惑了双眼。多琢磨琢磨底层原理,才能在遇到实际问题时游刃有余。好了,今天就聊到这儿,希望对你有帮助!