文章目录

摘要
安装包
- 安装timm
- 安装 grad-cam
- 安装einops
数据增强Cutout和Mixup
EMA
项目结构
计算mean和std
生成数据集

摘要

论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/132034098?spm=1001.2014.3001.5501
官方源码：https://github.com/zhangzjn/EMO

EMO是高效、轻量级的模型，以在参数、FLOPs和性能之间实现平衡，适用于密集预测任务。文章从倒立残差块(IRB)和Transformer的有效组件的统一角度出发，将基于CNN的IRB扩展到基于注意力的模型，并抽象出一个用于轻量级模型设计的单残留元移动块(MMB)。

作者提出了反向残差移动块(iRMB)，并根据简单而有效的设计准则构建了一个只有iRMB的类ResNet高效模型(EMO)用于下游任务。实验结果表明，EMO在ImageNet-1K、COCO2017和ADE20K基准测试上表现出优异的性能，超过了SOTA的CNN和基于注意力的模型。EMO-1m/2M/5M达到71.5、75.1和78.4 Top-1，同时实现了良好的参数效率与精度权衡，运行速度比iPhone14上的EdgeNeXt快2.8-4.0倍。

EMO为轻量级模型设计提供了一个新的思路，通过将CNN和Transformer的有效组件统一起来，实现了高效的模型性能。大量实验验证了所提出的方法的有效性和优越性，为相关领域的研究提供了有益的参考。总的来说，文章提出的方法在参数效率、性能和计算成本之间实现了良好的平衡，具有广泛的应用前景。

在这里插入图片描述

这篇文章使用EMO完成植物分类任务，模型采用EMO_1M向大家展示如何使用EMO。EMO_1M在这个数据集上实现了96+%的ACC，如下图：

请添加图片描述

通过这篇文章能让你学到：

如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？
如何实现EMO模型实现训练？
如何使用pytorch自带混合精度？
如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？
如何使用DP多显卡训练？
如何绘制loss和acc曲线？
如何生成val的测评报告？
如何编写测试脚本测试测试集？
如何使用余弦退火策略调整学习率？
如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？
如何理解和统计ACC1和ACC5？
如何使用EMA？
如果使用Grad-CAM 实现热力图可视化？

如果基础薄弱，对上面的这些功能难以理解可以看我的专栏：经典主干网络精讲与实战
这个专栏，从零开始时，一步一步的讲解这些，让大家更容易接受。

安装包

安装timm

使用pip就行，命令：

pip install timm

mixup增强和EMA用到了timm

安装 grad-cam

pip install grad-cam

安装einops

pip install einops

数据增强Cutout和Mixup

为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令：

pip install torchtoolbox

Cutout实现，在transforms中。

from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),Cutout(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])])

需要导入包：from timm.data.mixup import Mixup，

定义Mixup，和SoftTargetCrossEntropy

  mixup_fn = Mixup(mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',label_smoothing=0.1, num_classes=12)criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()

参数详解：

mixup_alpha (float): mixup alpha 值，如果 > 0，则 mixup 处于活动状态。

cutmix_alpha (float)：cutmix alpha 值，如果 > 0，cutmix 处于活动状态。

cutmix_minmax (List[float])：cutmix 最小/最大图像比率，cutmix 处于活动状态，如果不是 None，则使用这个 vs alpha。

如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0

prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。

switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率。

mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数（每个’batch’，‘pair’（元素对），‘elem’（元素）。

correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正

label_smoothing (float)：将标签平滑应用于混合目标张量。

num_classes (int): 目标的类数。

EMA

EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。在深度学习中的做法是保存历史的一份参数，在一定训练阶段后，拿历史的参数给目前学习的参数做一次平滑。具体实现如下：


import logging
from collections import OrderedDict
from copy import deepcopy
import torch
import torch.nn as nn_logger = logging.getLogger(__name__)class ModelEma:def __init__(self, model, decay=0.9999, device='', resume=''):# make a copy of the model for accumulating moving average of weightsself.ema = deepcopy(model)self.ema.eval()self.decay = decayself.device = device  # perform ema on different device from model if setif device:self.ema.to(device=device)self.ema_has_module = hasattr(self.ema, 'module')if resume:self._load_checkpoint(resume)for p in self.ema.parameters():p.requires_grad_(False)def _load_checkpoint(self, checkpoint_path):checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')assert isinstance(checkpoint, dict)if 'state_dict_ema' in checkpoint:new_state_dict = OrderedDict()for k, v in checkpoint['state_dict_ema'].items():# ema model may have been wrapped by DataParallel, and need module prefixif self.ema_has_module:name = 'module.' + k if not k.startswith('module') else kelse:name = knew_state_dict[name] = vself.ema.load_state_dict(new_state_dict)_logger.info("Loaded state_dict_ema")else:_logger.warning("Failed to find state_dict_ema, starting from loaded model weights")def update(self, model):# correct a mismatch in state dict keysneeds_module = hasattr(model, 'module') and not self.ema_has_modulewith torch.no_grad():msd = model.state_dict()for k, ema_v in self.ema.state_dict().items():if needs_module:k = 'module.' + kmodel_v = msd[k].detach()if self.device:model_v = model_v.to(device=self.device)ema_v.copy_(ema_v * self.decay + (1. - self.decay) * model_v)

加入到模型中。

#初始化
if use_ema:model_ema = ModelEma(model_ft,decay=model_ema_decay,device='cpu',resume=resume)# 训练过程中，更新完参数后，同步update shadow weights
def train():optimizer.step()if model_ema is not None:model_ema.update(model)# 将model_ema传入验证函数中
val(model_ema.ema, DEVICE, test_loader)

针对没有预训练的模型，容易出现EMA不上分的情况，这点大家要注意啊！

项目结构

EMO_Demo
├─data1
│  ├─Black-grass
│  ├─Charlock
│  ├─Cleavers
│  ├─Common Chickweed
│  ├─Common wheat
│  ├─Fat Hen
│  ├─Loose Silky-bent
│  ├─Maize
│  ├─Scentless Mayweed
│  ├─Shepherds Purse
│  ├─Small-flowered Cranesbill
│  └─Sugar beet
├─models
│  ├─__init__.py
│  ├─_emo_ios.py
│  ├─basic_modules.py
│  ├─cls_factory.py
│  └─emo.py
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─train.py
├─cam_image.py
└─test.py

models：来源官方代码，对面的代码做了一些适应性修改。
mean_std.py：计算mean和std的值。
makedata.py：生成数据集。
ema.py：EMA脚本
train.py:训练InceptionNext模型
cam_image.py：热力图可视化

计算mean和std

为了使模型更加快速的收敛，我们需要计算出mean和std的值，新建mean_std.py,插入代码：

from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transformsdef get_mean_and_std(train_data):train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,pin_memory=True)mean = torch.zeros(3)std = torch.zeros(3)for X, _ in train_loader:for d in range(3):mean[d] += X[:, d, :, :].mean()std[d] += X[:, d, :, :].std()mean.div_(len(train_data))std.div_(len(train_data))return list(mean.numpy()), list(std.numpy())if __name__ == '__main__':train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())print(get_mean_and_std(train_dataset))

数据集结构：

运行结果：

([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])

把这个结果记录下来，后面要用！

生成数据集

我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的

data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet

pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式，格式是

├─data
│  ├─val
│  │   ├─Black-grass
│  │   ├─Charlock
│  │   ├─Cleavers
│  │   ├─Common Chickweed
│  │   ├─Common wheat
│  │   ├─Fat Hen
│  │   ├─Loose Silky-bent
│  │   ├─Maize
│  │   ├─Scentless Mayweed
│  │   ├─Shepherds Purse
│  │   ├─Small-flowered Cranesbill
│  │   └─Sugar beet
│  └─train
│      ├─Black-grass
│      ├─Charlock
│      ├─Cleavers
│      ├─Common Chickweed
│      ├─Common wheat
│      ├─Fat Hen
│      ├─Loose Silky-bent
│      ├─Maize
│      ├─Scentless Mayweed
│      ├─Shepherds Purse
│      ├─Small-flowered Cranesbill
│      └─Sugar beet

新增格式转化脚本makedata.py,插入代码：

import glob
import os
import shutilimage_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):print('true')#os.rmdir(file_dir)shutil.rmtree(file_dir)#删除再建立os.makedirs(file_dir)
else:os.makedirs(file_dir)from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]file_class=os.path.join(train_root,file_class)if not os.path.isdir(file_class):os.makedirs(file_class)shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)for file in val_files:file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]file_class=os.path.join(val_root,file_class)if not os.path.isdir(file_class):os.makedirs(file_class)shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)