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autodistill

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使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

AutodistillRoboflowobject detectioninstance segmentationmachine learningGithub开源项目
访问官网GitHub论文文档

Autodistill 项目介绍

项目背景

Autodistill 是一个开源工具，主要用于通过大型基础模型（通常为慢速）来训练小型且高效的监督模型。用户可以利用 Autodistill 处理未标记的图像，最终在边缘设备上执行自定义模型的推理，整个过程无需人工干预。

项目特点

Autodistill 的核心特征包括：

  • 可插拔接口：能够将不同的模型连接到一起来实现更复杂的功能。
  • 自动数据标记：可以对数据集进行自动标记，以便后续训练。
  • 快速训练监督模型：在不耗费大量人力的情况下，快速训练监督模型。
  • 自主控制模型：用户可以完全控制自己的模型。
  • 模型云端或边缘部署：能够将蒸馏后的模型部署到云端或边缘设备上。

基本概念

Autodistill 定义了几个基本概念：

  • 任务：定义目标模型要完成的预测任务。目前支持的任务有对象检测和实例分割，未来将增加分类支持。
  • 基础模型：是一个知识量大的大型模型，能够执行多种任务，但通常运算速度较慢。
  • 本体：本体定义基础模型如何被触发以及数据集的描述方式，即目标模型的最终预测内容。
  • 数据集：自动标记数据集用于训练目标模型，是由基础模型产生的输出。
  • 目标模型：利用数据集进行训练并输出蒸馏模型的监督模型，通常小且高效。
  • 蒸馏模型：蒸馏过程的最终输出，是针对特定任务进行微调的模型权重，可以用于预测。

理论和局限性

自动标记降低了人类在视觉计算领域的参与，但目前基础模型虽能创建数据集，但仍有大量改进空间。现有的基础模型通常大且贵，因此难以实时运行在边缘设备上，需要优化进行小型化。

安装和快速启动

用户可以通过运行以下命令来安装 Autodistill 及其插件：

pip install autodistill autodistill-grounded-sam autodistill-yolov8

安装后，通过简单的命令行指令，用户可以快速实现数据集标记和目标模型训练：

autodistill images --base="grounding_dino" --target="yolov8" --ontology '{"prompt": "label"}' --output="./dataset"

可用模型

Autodistill 目前支持多种基础和目标模型，主要聚焦于对象检测、实例分割任务，并计划进一步扩展到分类任务以及其他领域的模型。

社区资源和支持

Autodistill 社区提供丰富的资源和支持：

  • 社区博客：包含关于 Autodistill 的详细使用指南和技术讨论。
  • 视频教程：提供从环境设置到模型训练的全过程视频演示。
  • 参与贡献：用户可通过贡献指南参与到项目开发中来。

Autodistill 将继续探索本体创建、人机协作、模型评估及其他前沿功能领域，期待吸引更多开发者加入，共同推动项目发展。

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