和我一起写一个自己专属的深度学习工具库吧

这个库中有图像分类和目标价测的模块，可以直接拿来用

图像分类默认用efficientnet-b4

默认16G显存，如果你有32G可以上b5

说明

1. 需要根据数据集重写data_pps
2. 根据你自己的需求改变config中的超参数
3. 想实现更多功能的小伙伴可以提出你宝贵的建议

更多模型

• model = torch.hub.load('facebookresearch/WSL-Images', 'resnext101_32x16d_wsl')

tricks

• bagging
• autoaugment
• ranger
• mean std
• label smooth
• ReduceLROnPlateau
• cbam模块（sigmoid改进来防止破环网络权重）
• sample weight
• 辅助分类器

functions

• 混淆矩阵
• 存下验证集上的最优模型
• debug模式
• tqdm打印训练日志
• tpu训练
• tensorboard查看训练过程
• 画损失函数的曲线