# Pytorch-CV-backbones

**Repository Path**: firslov/Pytorch_CV_backbones

## Basic Information

- **Project Name**: Pytorch-CV-backbones
- **Description**: A collection of several CV backbones.
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-02-04
- **Last Updated**: 2023-01-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, Deep-learning, Computer-vision

## README

# CV classifiers

本仓库包含多种cv分类模型的pytorch实现及若干实用工具，配置了统一的train及predict接口。

## 网络列表

   | 序号 | 网络名    | 序号 | 网络名             | 序号 | 网络名           |
   | ---- | --------- | ---- | ------------------ | ---- | ---------------- |
   | 1    | LeNet     | 11   | ResNet101          | 21   | efficientnet_b2  |
   | 2    | AlexNet   | 12   | ResNext50_32x4d    | 22   | efficientnet_b3  |
   | 3    | Vgg11     | 13   | ResNext101_32x8d   | 23   | efficientnet_b4  |
   | 4    | Vgg13     | 14   | MobileNetV2        | 24   | efficientnet_b5  |
   | 5    | Vgg16     | 15   | mobilenet_v3_small | 25   | efficientnet_b6  |
   | 6    | Vgg19     | 16   | mobilenet_v3_large | 26   | efficientnet_b7  |
   | 7    | GoogLeNet | 17   | shufflenet_v2_x0_5 | 27   | efficientnetv2_s |
   | 8    | ResNet18  | 18   | shufflenet_v2_x1_0 | 28   | efficientnetv2_m |
   | 9    | ResNet34  | 19   | efficientnet_b0    | 29   | efficientnetv2_l |
   | 10   | ResNet50  | 20   | efficientnet_b1    |      |                  |

   备注：

   - 网络名区分大小写
   - GoogLeNet预测过程中实例化网络时，aux_logits设置为False以降低运算量
   - efficientnetv1、efficientnetv2原论文中激活函数均为SiLU，只有pytorch1.7版本以上存在nn.SiLU，本仓库使用ReLU替代
   - efficientnetv1、efficientnetv2采用特殊的图片预处理参数

## 文件结构
   - dataset 数据集
     - flower_data 花分类数据集
       - rose
       - tulip
       - ...
     - trafic_data 交通标志物数据集
     - ...
   - dataproc 数据集划分脚本
   - model_repo 模型仓库
   - test_pics 测试图片
   - weights 模型权重
   - train.py 训练脚本
   - predict.py 预测脚本
     
## 使用
### 安装
   ```shell
     git clone --depth=1 https://github.com/firslov/CV_classifier_repo.git
   ```
   
### 训练
   ```shell
     python3 train.py arg1 arg2 arg3 ...
     # for example
     python3 train.py --model "Vgg16" --pre "self" --epochs 10
   ```

   参数说明：
     
   | 参数       | 默认值                                | 说明                                                         |
   | ---------- | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
   | model      | AlexNet                             | 模型种类，使用简介中模型名称                                 |
   | dataDir    | ./dataset/flower_data/flower_photos | 数据集路径                                                   |
   | pre        | ''                                    | 预训练参数路径，默认不进行预训练，取值'self'时使用自训练权重 |
   | numcls     | 5                                     | 类别数量                                                     |
   | batchSize  | 8                                     | -                                                            |
   | epochs     | 1                                     | -                                                            |
   | numWorkers | 4                                     | -                                                            |
   | picsize    | 224                                   | 规范化图片尺寸，EfficientNet需要适配                         |
       
### 预测
   ```shell
     python3 predict.py arg1 arg2 arg3 ...
     # for example
     python3 predict.py --pics 3.jpeg
   ```

   参数说明：

   | 参数    | 默认值    | 说明                                 |
   | ------- | --------- | ------------------------------------ |
   | model   | AlexNet | 模型种类，使用简介中模型名称         |
   | pics    | 1.jpeg  | 预测图片，默认根路径./pics/          |
   | numcls  | 5         | 类别数量                             |
   | picsize | 224       | 规范化图片尺寸，EfficientNet需要适配 |