概述
简述
自注意力机制将2D图像视为1D序列，这会破坏图像的关键2D结构。由于其二次计算和内存开销，处理高分辨率图像也很困难。此外，自注意力机制是一种特殊的注意，它只考虑空间维度的适应性，而忽略了通道维度的适应性，这对视觉任务也很重要。 VAN使用了一种新的计算机视觉注意机制LKA，它既考虑了卷积和自我注意的优点，又避免了它们的缺点。
参考实现：
url=https://github.com/Visual-Attention-Network/VAN-Classification commit_id=e19779b53a1b0828b51ecb4412d577541aee83a7适配昇腾 AI 处理器的实现：
url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git code_path=PyTorch/contrib/cv/classification
准备训练环境
准备环境
当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。
表 1 版本支持表
Torch_Version 三方库依赖版本 PyTorch 1.5 torchvision==0.2.2.post3 PyTorch 1.8 torchvision==0.9.1 环境准备指导。
请参考《Pytorch框架训练环境准备》。
安装依赖。
在模型源码包根目录下执行命令，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖。
pip install -r 1.5_requirements.txt # PyTorch1.5版本 pip install -r 1.8_requirements.txt # PyTorch1.8版本说明： 只需执行一条对应的PyTorch版本依赖安装命令。
准备数据集
获取数据集。
用户自行获取原始数据集，可选用的开源数据集包括ImageNet2012，CIFAR-10等，将数据集上传到服务器任意路径下并解压。
以ImageNet2012数据集为例，数据集目录结构参考如下所示。
├── ImageNet2012 ├──train ├──类别1 │──图片1 │──图片2 │ ... ├──类别2 │──图片1 │──图片2 │ ... ├──... ├──val ├──类别1 │──图片1 │──图片2 │ ... ├──类别2 │──图片1 │──图片2 │ ...说明： 该数据集的训练过程脚本只作为一种参考示例。
开始训练
训练模型
进入解压后的源码包根目录。
cd /${模型文件夹名称}运行训练脚本。
该模型支持单机单卡训练和单机8卡训练。
单机单卡训练
启动单卡训练。
bash ./test/train_performance_1p.sh --data_path=/data/xxx/ # 单卡性能单机8卡训练
启动8卡训练。
bash ./test/train_full_8p.sh --data_path=/data/xxx/ # 8卡精度 bash ./test/train_performance_8p.sh --data_path=/data/xxx/ # 8卡性能单机8卡评测
启动8卡评测。
bash ./test/train_eval_8p.sh ${data_path} ${ckpt_pth}
--data_path参数填写数据集路径，需写到数据集的一级目录。
ckpt_pth参数填写训练生成的权重文件路径，需写到文件的一级目录。
模型训练脚本参数说明如下。
公共参数： --workers //加载数据进程数 --model //要训练的模型 --img-size //图像patch大小 --opt //优化器，默认adamw --momentum //动量，默认0.9 --weight-decay //权重衰减，默认0.05 --lr //学习率，默认1e-3 --epochs //重复训练次数，默认300 --amp //是否使用混合精度训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练精度和性能信息。
训练结果展示
表 2 训练结果展示表
| NAME | Acc@1 | FPS | Epochs | AMP_Type | Torch_Version |
|---|---|---|---|---|---|
| 1p-竞品V | - | 137 | 1 | O1 | 1.5 |
| 8p-竞品V | - | 1296 | 310 | O1 | 1.5 |
| 1p-NPU | 82.6 | 297 | 1 | O1 | 1.5 |
| 8p-NPU | 82.4 | 2184 | 310 | O1 | 1.5 |
版本说明
变更
2023.02.24：更新readme，重新发布。
2022.09.01：首次发布。
FAQ
无。
公网地址说明
代码涉及公网地址参考 public_address_statement.md