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v0.2.0
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@yqyao yqyao released this 13 Jun 03:28
· 161 commits to main since this release
0.2.0_github
164bff8

发布历史/Release History

v0.2.0

Breaking Changes
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  • 本次重构了检测二阶段的结构组成，为了更加方便的进行量化和稀疏训练, 具体可以参考cfg。

Highlights
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  • 算法类型：

    • 【3D算法】支持3D Point-Pillar 系列算法, 包含Pointpillar,Second, CenterPoint 等各个算法 3D benchmark <https://github.com/ModelTC/United-Perception/tree/main/benchmark/3d_detection_benchmark.md>_
    • 【语义分割】支持分割任务最新Sota 算法，Segformer，HrNet 系列，提供超高精度Baseline Seg benchmark <https://github.com/ModelTC/United-Perception/tree/main/benchmark/semantic_benchmark.md>_
    • 【目标检测】支持最新检测蒸馏算法，大幅度提升模型的精度 benchmark Det benchmark https://github.com/ModelTC/United-Perception/tree/main/benchmark/distillation.md>_

  • 通用特性：

    • 【Transformer结构】支持Vision Transformer 系列，包含 Swin-Transformer, VIT，CSWin Transformer Cls benchmark <https://github.com/ModelTC/United-Perception/tree/main/benchmark/classification_benchmark.md>_
    • 【量化与稀疏】支持Amba、Ampere 检测分类稀疏训练；支持TensorRT、Snpe 、VITIS 等多个后端进行QAT量化，同时支持检测一阶段和二阶段算法 Quant benchmark <https://github.com/ModelTC/United-Perception/tree/main/benchmark/quant_benchmark.md>_
    • 【自监督算法】支持自监督算法, MOCO 系列、SimClr 系列、simsiam、MAE SSL benchmark <https://github.com/ModelTC/United-Perception/tree/main/benchmark/ssl_benchmark.md>_

  • 易用工具：

    • 【大数据集训练】超大规模数据集训练和测试支持，Rank dataset 扩展到其他任务，同时支持多种模式进行内存友好推理。
    • 【其他】英文文档支持

Other Features
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  • Condinst FCOS 添加
  • 支持通过环境变量进行任务隔离
  • 分类任务添加多标签支持和多分类支持
  • 支持多个单独测试集eval功能
  • RankDataset 重构支持分类检测等各个任务，支持推理时使用
  • 大规模数据集推理内存优化
  • 提供每个 iteration 耗时统计的分解(数据加载/前处理/forward/backward/梯度allreuce)信息
  • 检测支持softer nms

Bug Fixes
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  • 修复stitch_expand 的没有被注册的bug
  • 修复typos 错误
  • 修复spconv，numba 引入的显存bug
  • 修复各种日志debug 信息输出的bug
  • 修复swin和cswin修改尺寸的bug，以进行检测
  • 修复condinst中return_pos_inds为True时base_multicls roi_predictor的错误
  • 修复推理时加载模型不导入ema的bug
  • 修复swin导出不同阶段特征时out_planes不匹配的bug
  • 修复cls_dataset meta file 有空格会有问题的bug
  • 修复了fp16 grad clipping 的bug
  • 修复了推理时有syncbn 报错的bug
  • 修复了单卡测试没有finalize的bug
  • 修复了dist 后端出现的一些不适配的bug
  • 修复了torch_sigmoid_focal_loss设置不同类别alpha的bug
  • 支持kitti evaluator自动保存性能最优的模型
  • 修复了损失函数不包含模块前缀的bug
  • 修复了gdbp测速不支持多batch size输入的bug
  • 修复了time logger读取环境变量的bug
Assets 93
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