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[Feature] 多分类任务训练All-In-One #1736
Comments
We recommend using English or English & Chinese for issues so that we could have broader discussion. |
虽然多标签分类亦能解决该问题,但标注成本过高。还是多个haed负责不同子任务 成本更低、更清晰明了 。 |
目前的multi-task head 应该可以解决这个需求,但是没有相关数据集以及配置文件。 |
@Ezra-Yu 非常感谢关注 |
这两个数据集的图片大小不一致,不容易组batch。硬要组的话,需要resize到相同大小。
我们之前使用VOC数据集做多分类和检测任务,是可以训练,但没做下去,只是验证了可行性。
当然,你说的,可能更适合说我用这个方法获取一个更完备的视觉预训练模型。 |
Describe the feature
描述这个功能
与 #481 不同,当前各分类任务之间独立,旨在通过一个通用强大的"单模型+多个分类头" 替代多个分类模型,实现All In One。
方案
例如:训练时给定4个分类任务,从各个任务中采样一些数据组成一个 batch,将该 batch 输入给共享的backbone,最后分出 4 个head,每个head负责一个任务的输出。4 个任务分别计算损失后求和作为总的损失。
动机
当前针对各个分类任务分别训练分类模型,线上推理成本与日俱增。通过多个分类任务的数据训练一个功能强大的通用模型,可直接处理多个分类任务,减少推理成本。
参考
Will you implement it?
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