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Deep Learning

classification

分類問題を扱います.

dataset	resnet18	resnext101	efficientnetb0
mnist	○	○	○
cifar10	○	○	○

ResNet : https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf

ResNext: https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf

EfficientNet: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf

Example

mnistをefficientnetb0で学習する.

cd classification/src

python train.py -o ../debug -i ./config/efficientnetb0.mnist.yaml -d ./config/mnist.yaml --log_level 10

実装解説

モデルはtorch.hubを利用している. https://pytorch.org/hub/

これにより, 論文として公開されている学習済みモデルが入手でき, 転移学習やファインチューニングが可能となります.

metric learning

mnist+resnet18でarcfaceを学習する. cd metric/src

python train.py -o ../debug -i ./config/arcface.yaml -d ./config/mnist.yaml --log_level 20

Arcface: https://arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf

Triplet loss: https://arxiv.org/pdf/1412.6622.pdf

Beyond triplet loss:https://arxiv.org/pdf/1704.01719.pdf

Notation

CUDA_VISIBLE_DEVICES=(Your GPU Device IDs) python ...