Computer vision, Self-Superviesd learning 학습 repository입니다.

대부분의 모델, 학습 논문은 블로그를 참조하시면 볼 수 있습니다.

실행

실행은 pwd를 각 폴더로 이동한 다음 run.sh 파일을 가지고 실행하면 됩니다.
파일의 옵션은 main.py에서 읽어보실 수 있습니다.

./run.sh

모델들

models 폴더에 각종 모델들이 정리되어 있습니다.
model.py 파일에 모델을 불러오기 위한 이름이 정의되어 있습니다.

• lenet5
• resnet기반 모델들
  • resnet18
  • resnet18preact
  • resnet18bottleneck
  • resnet50bottleneck
  • resnext
  • convnext
• transformer기반 모델들
  • vit
• mixer 기반 모델들
  • mlpmixer
  • convmixer

학습

fine-tune은 finetune 폴더에 구현이 되어있고
pretrain은 pretrain 폴더에 구현이 되어있습니다.

실행방법은 둘다 동일하게 ./run.sh입니다.

pretrain 구현 목록입니다.

• moco
• rotnet
• simclr
• byol
• simsiam

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학습한 모델을 테스트하기 위해서는 evaluate.py 코드를 활용할 수 있습니다.

python3 evaluate.py --model [경로] --option

만약 pretrain으로 학습하였을 경우 --pretrain을 추가하시면 됩니다.