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注意

您正在阅读 MMSelfSup 0.x 版本的文档,而 MMSelfSup 0.x 版本将会在 2022 年末 开始逐步停止维护。我们建议您及时升级到 MMSelfSup 1.0.0rc 版本,享受由 OpenMMLab 2.0 带来的更多新特性和更佳的性能表现。阅读 MMSelfSup 1.0.0rc 的 发版日志, 代码文档 获取更多信息。

更新日志

MMSelfSup

v0.11.0 (30/12/2022)

新特性

  • 支持了算法 InterCLR (#609)

Bug Fixes

  • 修复钩子注册时的潜在 bug (#647)

  • 修复 sampling_replace 的字段错误 (#646)

  • 更新 scikit-learn 安装包名 (#583)

Improvements

  • 更新 CI 检查策略 (#581)

  • 更新值班表 (#606)

Docs

  • 增加全局通知和版本切换按钮 (#573)

v0.10.1 (01/11/2022)

Improvements

  • 更新 issue 模板和相关文件 (#550, #512)

  • 移动 res-layer 到 models.utils 文件夹 (#537)

Docs

  • 增加 MMYOLO 的描述 (#541)

  • 修复部分 README 的错误 (#545)

  • 修复 MaskFeat 的相关链接 (#520)

v0.10.0 (30/09/2022)

亮点

  • 支持 MaskFeat (#485)

  • 更新 README 宣传 1.0.0rc 版本 (#474)

新特性

  • 支持 MaskFeat (#485)

Bug 修复

  • 修复 DenseCL 初始化的问题 (#411)

  • 修复配置文件中归一化的错误 (#418)

  • 修复读取图片的问题 (#386)

改进

  • 更新 hook_cfg 获取方式 (#409)

  • 支持输出配置文件 (#410)

  • 支持保存 MAE 可视化结果 (#388)

  • 删除废弃项的默认值 (#490)

文档

  • 更新 MAE 配置文件链接 (#497)

  • 更新 README 宣传 1.0.0rc 版本 (#474)

  • 更新 get_started 文档 (#402)

v0.9.2 (28/07/2022)

新特性

  • 支持 MAE 重建图像的可视化 (#376)

Bug 修复

  • 修复 extract.py 文件中 cfg/args 路径问题,应用 cfg 中的路径进行处理 (#357)

  • 修复 SimMIM 配置文件中掩码生成器类型名称的错误 (#360)

改进

  • 更新 mdformat 设置 (#323)

  • 添加 circle ci 配置 (#374)

文档

  • 修复语言更换链接问题 (#327)

  • 更新 tutorials/4_schedule.md 中的文档链接(#354)

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。

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