MMF - 视觉语言多模态研究框架学习资源汇总

MMF简介

MMF(Modular framework for Multimodal research)是Facebook AI研究院(FAIR)开发的一个用于视觉和语言多模态研究的模块化框架。它具有以下特点:

基于PyTorch构建,支持分布式训练灵活、可扩展、快速包含多个视觉语言模型的参考实现支持多个视觉语言数据集和任务

MMF为研究人员提供了一个强大的工具,可以快速开展视觉语言多模态研究。无论是想复现已有模型还是开发新模型,MMF都能大大提高研究效率。

官方资源

以下是MMF的官方学习资源:

GitHub仓库 - 项目代码库,包含完整源码官方文档 - 详细的使用教程和API文档官方网站 - 项目主页,包含概述和最新动态视频教程 - MMF框架视频介绍

安装教程

MMF的安装非常简单,只需几个步骤:

确保Python 3.6+和PyTorch 1.6+已安装运行 pip install mmf验证安装 mmf_cli --help

更多详细安装说明请参考官方安装文档。

快速入门

安装完成后,可以按以下步骤快速上手MMF:

下载数据集 mmf_cli datasets download --dataset vqa2训练模型 mmf_cli run config=projects/vilbert/configs/vqa2/defaults.yaml评估模型 mmf_cli evaluate config=projects/vilbert/configs/vqa2/defaults.yaml

更多使用说明请查看快速入门指南。

模型和数据集

MMF支持多种视觉语言模型和数据集,包括但不限于:

模型:

VilBERTVisualBERTLXMERTM4C

数据集:

VQATextVQAVizWizCOCO Captions

完整列表请参考官方文档。

社区资源

除了官方资源,还有一些有用的社区资源:

MMF讨论区 - 提问和交流的地方Awesome MMF - MMF相关资源汇总MMF教程合集 - 一系列Jupyter notebook教程

总结

MMF是一个功能强大且易用的视觉语言研究框架。通过本文提供的各种学习资源,相信读者可以快速掌握MMF的使用,开展自己的多模态研究。如有问题欢迎在社区讨论区交流!

希望这篇资源汇总对您有所帮助!如需了解更多细节,请查阅官方文档。祝您使用MMF愉快,研究顺利!