Scenic: 谷歌开源的多模态计算机视觉研究库

Scenic 简介

Scenic 是谷歌研究院开源的一个基于 JAX 和 Flax 的计算机视觉研究库。它专注于开发基于注意力机制的视觉模型,支持图像、视频、音频等多种模态的分类、分割和检测任务。Scenic 的目标是为计算机视觉研究提供一个灵活、高效的开发平台,加速 AI 视觉技术的进步。

Scenic 的主要特点包括:

1. 基于 JAX 和 Flax 构建,充分利用现代 AI 加速硬件的性能
2. 提供了丰富的共享库,简化大规模视觉模型的开发
3. 支持多设备、多主机的分布式训练
4. 实现了多个 SOTA 模型和基线模型
5. 模块化设计,便于快速原型开发和定制

Scenic 的主要功能

Scenic 提供了以下主要功能模块:

1. 数据处理库: 实现了常见计算机视觉任务的 IO 管道,支持高效的数据加载和预处理。

2. 模型库: 提供了多个抽象模型接口(如分类模型、分割模型等),以及高效的神经网络层实现(如注意力层、Transformer 层等)。

3. 训练库: 提供了构建训练循环的工具,以及针对分类、分割等任务优化的训练器。

4. 通用库: 包含日志记录、调试等通用功能模块。

5. 项目库: 包含多个基于 Scenic 开发的研究项目和基线模型实现。

Scenic 的设计理念

Scenic 的设计理念是保持代码简洁易懂,便于快速原型开发。它采用了"复制粘贴优于复杂抽象"的原则,只有在功能被广泛使用时才会将其上升为共享库。这种设计使得研究人员可以根据需要灵活定制各个模块,同时又能充分利用 Scenic 提供的通用功能。

Scenic 的应用

Scenic 已在多个前沿研究项目中得到应用,涵盖了视频理解、多模态融合、鲁棒性增强等多个方向。一些代表性的项目包括:

1. ViViT: 视频视觉 Transformer
2. OmniNet: 全方位表示学习
3. TokenLearner: 基于学习的 token 选择
4. Pyramid Adversarial Training: 提升 ViT 性能的对抗训练方法
5. Simple Open-Vocabulary Object Detection: 基于 Vision Transformer 的开放词汇目标检测

此外,Scenic 还实现了多个重要的基线模型,如 ViT、DETR、CLIP 等,为研究人员提供了可靠的对比基准。

如何使用 Scenic

要开始使用 Scenic,您需要 Python 3.9 或更高版本。可以通过以下步骤安装和运行 Scenic:

1. 克隆 GitHub 仓库:

git clone https://github.com/google-research/scenic.git
cd scenic

2. 安装依赖:

pip install .

3. 运行示例训练脚本(以 ViT 在 ImageNet 上的训练为例):

python scenic/main.py -- \
  --config=scenic/projects/baselines/configs/imagenet/imagenet_vit_config.py \
  --workdir=./

Scenic 还提供了一个 Colab notebook 用于快速体验。

Scenic 的社区与贡献

Scenic 是一个开源项目,欢迎社区贡献。如果您想为 Scenic 做出贡献,可以参考 贡献指南。项目遵循 Apache 2.0 开源许可证。

截至目前,Scenic 在 GitHub 上已获得超过 3200 颗星,有 426 个分支,反映了其在计算机视觉研究社区中的广泛影响力。

总结

Scenic 作为一个功能强大、灵活易用的计算机视觉研究库,为推动视觉 AI 技术的进步做出了重要贡献。它不仅提供了丰富的工具和模型,还培养了一个活跃的研究社区。无论是学术研究还是工业应用,Scenic 都是一个值得关注和使用的优秀框架。

如果您的研究或项目中使用了 Scenic,可以引用其白皮书。Scenic 的持续发展将为计算机视觉领域带来更多创新和突破。