欢迎来到Deep Learning Theory and Practice！
仓库会尝试用尽可能统一的框架去实现一些常见CV任务中的经典网络。我们的目标是：仅用配置文件就能实现非常丰富的网络结构定义，而不依靠大量的代码。
目前仓库的代码框架进行了大量更新，原来老版本请使用Releases中的v0.1版本。老版本的代码不会再更新。
新版本中，新增了大量的wiki来介绍一些框架的基本信息和使用方法，相信能帮助大家更好地理解和使用本仓库代码。
Keep in mind：
- 仓库所有代码是业务时间在写，精力有限，测试用例覆盖不全，可能会有bug，见谅的同时也欢迎指出。
- 欢迎大家向仓库贡献代码或config文件。
- 如果你有新的需求，欢迎提issue或知乎私信，我会尽量满足大家的需求。
- 仓库有wiki，里面写了关于仓库的详细介绍，欢迎大家阅读。
- 如果有帮助，希望给个star，谢谢！
以分类任务为例，要训练某个网络，有两种方式：
- 第一种方式是通过命令行参数指定配置文件路径（将xxx.yaml替换为配置文件路径）:
python trainer_classification.py --config_file xxx.yaml例如，当需要训练MobileNet v1时，可以使用：
python trainer_classification.py --config_file classification/configs/MobileNet_v1/MobileNet_ImageNet_224_EXP.yaml- 第二种方式是将trainer_classification.py中的config_file变量的默认值值指定为配置文件路径，然后直接运行trainer_classification.py即可。
对于分类任务，有两种方法来指定数据集：
-
通过关键字name来指定PyTorch内置的数据集。并通过root_path关键字来指定数据集存放的路径。当数据集不存在时，会自动下载到该目录下。目前只支持CIFAR10。
-
通过关键字trn_path和tst_path来分别指定训练集和测试集所在的根目录。在这种设置下，数据需要按照如下结构准备：
trn_path下包含多个文件夹，每一个文件夹表示不同类别。属于同一类别的图像存放在对应的文件夹下。
例如有一个区分猫狗的数据集。训练集在“cat_dog/”目录下。那么“cat_dog/”目录需要包含一个"cat"文件夹和一个"dog"文件夹。 "cat"文件夹中存放所有用于训练的猫的图像；"dog"文件夹中存放所有用于训练的狗的图像。
tst_path类似处理。
要训练GAN网络类似，只需要将trainer_classification.py替换为trainer_gan.py即可。GAN的训练数据要求所有图像都在同一目录下。
强烈建议大家先简要阅读一下wiki。
没打钩的表示利用仓库中的Network和Block能通过配置文件实现的网络，但对应的config文件还没加入到仓库中。所有打钩的在仓库中都有对应配置文件。其目录在：classification/configs/。
- ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition
- PreActResNet：Identity Mappings in Deep Residual Networks
- 减法ResNet：Resnet的加法变成减法会怎样？
- VGG: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
- MobileNet V1: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- MobileNet V2: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
- MobileNet V3: Searching for MobileNetV3
- ACNet: ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks
- DBBNet: Diverse Branch Block: Building a Convolution as an Inception-like Unit
- RepVGG: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
- DiracNet: DiracNets: Training Very Deep Neural Networks Without Skip-Connections
- MobileOne: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backbone
- SqueezeNet: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size
- Squeeze-and-Excitation Net: Squeeze-and-Excitation Networks
config目录：gan/configs/
- DCGAN：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
- WGAN：Wasserstein GAN
- WGAN-GP：Improved Training of Wasserstein GANs
列出的是已测试版本:
- Pillow: 9.5.0
- ptflops：0.7
- pyyaml：6.0
- PyTorch: 2.0.0
- torchmetrics: 0.11.4
- scipy: 1.5.1
- opencv-python: 4.5.5
- 学生。本仓库代码不是按照特定网络结构case-by-case实现的，所以大家能学习到一些基本的关于框架的概念和设计技巧。
- 想做可视化算法平台的工程师。仓库能大大降低算法的核心代码量，任何新的算法可能只需要定义一个新的Block和配置文件。
- 算法爱好者。仓库代码给了详细的代码解释，尤其对于复杂的pipeline，能让大家更好理解代码。
2023/03/05
更新GAN。为了框架统一，更改了大量之前代码。首先个人精力，测试用例不足，可能会有bug。欢迎指出。
2023/12/03
大更新。使用了更加复杂的设计来统一整体框架。框架的核心概念变为Network和Block。整体框架更加灵活和强大，但配置文件的写法也更加复杂。
- 目标检测框架（进行中）
- Stable Diffusion
- ???
请记得仓库有wiki。
整理后的图像数据集地址（百度网盘）：链接：https://pan.baidu.com/s/1VnHL3cSpQo-exU8m4OpMTA?pwd=bxvw 提取码：bxvw
训练集：https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_train.tar
验证集：https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_val.tar
标签文件：https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz