run_classification.sh

   1 # Summary of commands - uncomment one and run this script
   2 #### For the datasets in sections marked as "Automatic Download", dataset will be downloaded automatically downloaded before training begins. For "Manual Download", it is expected that it is manually downloaded and kept in the folder specified agaianst the --data_path option.
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   4 ## =====================================================================================
   5 ## Training
   6 ## =====================================================================================
   7 ## Cifar100 Classification (Automatic Download)
   8 #### Training with MobileNetV2
   9 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name cifar100_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar100_classification --img_resize 32 --img_crop 32 --rand_scale 0.5 1.0 --strides 1 1 1 2 2
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  11 ## Cifar10 Classification (Automatic Download)
  12 #### Training with MobileNetV2
  13 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name cifar10_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar10_classification --img_resize 32 --img_crop 32 --rand_scale 0.5 1.0 --strides 1 1 1 2 2
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  15 ## ImageNet Classification (Automatic Download)
  16 #### Training with MobileNetV2
  17 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name imagenet_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/imagenet_classification
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  19 ## ImageNet Classification (Manual Download)
  20 #### Training with MobileNetV2
  21 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification
  22 #### Training with MobileNetV2 - Small Resolution
  23 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification --img_resize 146 --img_crop 128 --batch_size 1024 --lr 0.2 --workers 16
  24 #### Training with MobileNetV2 with 2x channels and expansion factor of 2
  25 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_tv_x2_t2 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification --batch_size 256
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  27 ### Training with ResNet50
  28 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name image_folder_classification --model_name resnet50_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification
  29 ### Training with ResNet50 - with half the number of channels - so roughly 1/4 the complexity
  30 #python ./scripts/train_classification_main.py --dataset_name image_folder_classification --model_name resnet50_xp5 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification
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  32 ## =====================================================================================
  33 ## Validation
  34 ## =====================================================================================
  35 #### cifar100 Validation - populate the pretrained model path below in ??
  36 #python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name cifar100_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar100_classification --img_resize 32 --img_crop 32 \
  37 #--pretrained=???
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  39 #### cifar10 Validation - populate the pretrained model path below in ??
  40 #python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name cifar10_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar10_classification --img_resize 32 --img_crop 32 \
  41 #--pretrained=???
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  43 #### Validation - populate the pretrained model path below in ?? or use https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth for resnet50_x1
  44 #python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name image_folder_classification --model_name resnet50_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
  45 #--evaluate True --pretrained https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth
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  47 #### Validation - populate the pretrained model path below in ?? or use https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth for mobilenetv2_tv_x1
  48 #python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
  49 #--evaluate True --pretrained https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth
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