vturrisi/solo-learn

解決する課題

solo-learnは、教師なし視覚表現学習のための最先端の自己教師あり学習手法を実装・評価するための、統一された比較可能な環境を提供します。これにより、これらの手法を一から実装する手間を省き、パフォーマンスと効率を向上させるための様々なトレーニングトリックが含まれています。

仕組み

PyTorch Lightning上に構築されたこのライブラリは、幅広い自己教師あり学習 (SSL) アルゴリズム (SimCLR, BYOL, MoCo, MAEなど) を実装し、それらを様々なニューラルネットワークのバックボーン (ResNet, ViT, ConvNeXtなど) と統合しています。OmegaConf/Hydraを介した柔軟な設定システムを使用し、Nvidia Daliによる高速なデータ処理をサポートしています。

対象者

コンピュータビジョンに取り組む研究者や開発者で、異なる自己教師あり学習手法のベンチマーク、新しいSSL技術の実装、またはラベルなしデータによる視覚バックボーンの事前学習を行いたい方に適しています。

ハイライト

• 広範な手法ライブラリ: All4One, Barlow Twins, DINO, SwAVを含む幅広いSSL手法をサポート。
• 多様なバックボーン: ResNet, WideResNet, ViT, Swin, PoolFormer, ConvNeXtと互換性あり。
• 高度な評価: オンライン線形評価 (stop-gradient経由)、オフライン線形評価、K-NN評価、およびUMAP特徴空間可視化を提供。
• パフォーマンスの最適化: channel last変換とNvidia Daliの統合により、データ処理を大幅に高速化。
• トレーニングユーティリティ: クラウドロギングのためのWandBとの統合、およびカスタムモデルチェックポイント機能を提供。