Awesome backbones for image classification

更新日志

2022.08.03 : 重要更新,v0.6.0发布

• 升级数据增强接口，全面更新数据增强定义方式
• 自动检测灰度图或彩色图，适配单通道或三通道网络
• Val_pipeline做了调整
• 新增视频流检测

2022.08.06 : v0.6.1发布

• 由于数据增强存在交叉引用问题，采用mmcla中build方式对数据增强方法进行注册，详见core/datasets/build
• 新增Auto与Rand多种混合增强方法

2022.08.24 : 新增批量图片检测功能，tools/batch_test.py

测试环境

• Pytorch 1.7.1
• Python 3.6

资料

教程

• 环境搭建
• 数据集准备
• 配置文件解释
• 训练
• 模型评估
• 添加新的模型组件
• 类别激活图可视化
• 学习率策略可视化

模型

• [x] LeNet5
• [x] AlexNet
• [x] VGG
• [x] DenseNet
• [x] ResNet
• [x] Wide-ResNet
• [x] ResNeXt
• [x] SEResNet
• [x] SEResNeXt
• [x] RegNet
• [x] MobileNetV2
• [x] MobileNetV3
• [x] ShuffleNetV1
• [x] ShuffleNetV2
• [x] EfficientNet
• [x] RepVGG
• [x] Res2Net
• [x] ConvNeXt
• [x] HRNet
• [x] ConvMixer
• [x] CSPNet
• [x] Swin-Transformer
• [x] Vision-Transformer
• [x] Transformer-in-Transformer
• [x] MLP-Mixer
• [x] DeiT
• [x] Conformer
• [x] T2T-ViT
• [x] Twins
• [x] PoolFormer
• [x] VAN

预训练权重

参考

@repo{2020mmclassification,
    title={OpenMMLab's Image Classification Toolbox and Benchmark},
    author={MMClassification Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmclassification}},
    year={2020}
}