FashionAI

Это репозиторий с кодом проекта FashionAI Global Challenge — Attributes Recognition of Apparel, основанного на PyTorch. Этот репозиторий предназначен только для обучения.

Среда

• Операционная система: Ubuntu 17.10.
• Для данных потребуется до 25 ГБ дисковой памяти.
• Объём памяти составит около 20 ГБ.
• Зависимости:
  • CUDA и cuDNN с GPU.
  • PyTorch с установленными пакетами (torchvision).

Необходимые условия

• Скачайте этот репозиторий.

git clone https://github.com/Lmy0217/FashionAI.git
cd FashionAI

• Установите требования.

pip3 install -r requirements.txt

• (Необязательно) Загрузите набор данных «Attributes Recognition of Apparel» и распакуйте файл tar в папку datasets (теперь эта папка должна содержать три папки с именами «base», «web» и «rank» соответственно).

Использование

Сценарии обучения и тестирования имеют несколько опций, которые можно просмотреть с помощью флага --help.

python3 main.py --help

Чтобы запустить обучение и тестирование, просто запустите main.py. По умолчанию скрипт запускает resnet34 для атрибута «coat_length_labels» с 50 эпохами.

Для обучения и тестирования resnet34 по атрибуту «collar_design_labels» со 100 эпохами и некоторыми параметрами обучения:

python3 main.py --model 'resnet34' --attribute 'collar_design_labels' --epochs 100 --batch-size 128 --lr 0.01 --momentum 0.5

Каждая обученная модель будет сохранена в папке save/[attribute]/[model].

Лицензия

Код лицензирован лицензией MIT.