pytorch - classification

PyTorch 기반 Network에 대해 Classification을 진행하고 Backbone 성능을 확인하는 프로젝트 입니다.

Implementations

• Data(Tiny ImageNet)
• Data Augmentations(Albumentations)
• Muti GPU Training

프로젝트 구조

Classification
├─ .gitignore
├─ __README.md
├─ configs # 학습 시 사용할 하이퍼 파라미터, 데이터셋 설정 등 Configuration을 위한 yaml 파일 경로
├─ dataset # Image Data Generator 모듈
├─ models # Classifier, Convolution Module 등 구현
│  ├─ backbone
│  └─ layers
├─ module # 학습을 위한 Pytorch Lightning 모듈
├─ train_classifier.py # Classifier 학습 스크립트
└─ utils

Requirements

requirements.txt 파일을 참고하여 Anaconda 환경 설정
PyYaml
PyTorch
Pytorch Lightning

Config Train Parameters

기본 설정값은 ./configs/default_settings.yaml에 정의됩니다.
Train 스크립트 실행 시 입력되는 CFG 파일로 하이퍼파라미터 및 학습 기법을 설정할 수 있습니다.

default_settings.yaml

// ./configs/*.yaml 파일 수정
// ex) cls_frostnet -> default_settings 파라미터를 업데이트 해서 사용
model : 'ResNet'
dataset_name : tiny-imagenet
classes : 200
epochs: 1000
data_path : '/mnt/tiny_imagenet-200/'
save_dir : './saved'
workers: 16
...

Train Backbone

Backbone 모델을 Classifier로 Pre-train 시키기 위한 스크립트 입니다.

python train_classifier.py --cfg configs/cls_resnet.yaml

TODOs

• Backbone Networks Customizing
• Deployment를 위한 ONNX Conversion Script, Torch Script 추가
• QAT, Grad Clip, SWA, FP16 등 학습 기법 추가 및 테스트