第一阶段：基础攻坚（Day 1-7）
Day 1-2：环境搭建与PyTorch速成
- 任务清单：
- 安装Anaconda，创建虚拟环境（Python 3.8+）：
conda create -n vlm python=3.8
conda activate vlm
- 安装PyTorch（带CUDA，版本根据你的显卡驱动选择）：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
- 验证GPU是否可用：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
- 完成PyTorch官方教程中的【60分钟闪电战】：
Day 3-4：CLIP论文精读与实战
- 上午（论文精读）：
- 打印CLIP论文，用彩笔标注：
- 重点标注：图2（模型架构）、4.1节（训练方法）
- 核心问题：为什么对比学习能对齐图文？
- 写两页笔记，总结：
- 关键创新点：对比损失函数、Web规模数据
- 缺点：对抽象概念（如“爱情”）处理不佳
- 下午（代码实战）：
- 安装OpenAI CLIP：
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
- 跑通官方示例（零样本分类）：
import clip
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device="cuda")
image = preprocess(Image.open("dog.jpg")).unsqueeze(0).to("cuda")
text = clip.tokenize(["a dog", "a cat"]).to("cuda")
with torch.no_grad():
logits_per_image, _ = model(image, text)
probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()
print("Label probabilities:", probs)
Day 5-7：Transformer与ViT深入
- 关键代码解剖：
- 手写ViT的Patch Embedding层（不用框架）：
def patch_embedding(image, patch_size=16):
patches = image.unfold(2, patch_size, patch_size).unfold(3, patch_size, patch_size)
patches = patches.contiguous().view(1, -1, 3*patch_size*patch_size)
return patches
- 用HuggingFace跑ViT推理：
from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification
processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
第二阶段：核心模型突破（Day 8-21）
Day 8-10：SAM模型解剖
- 代码级精读：
- 下载SAM官方代码并安装：
git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything
cd segment-anything
pip install -e .
- 重点阅读：
sam/modeling/sam.py：看Sam类如何集成image encoder/mask decodersam/predictor.py：理解SamPredictor的交互逻辑
- 制作自己的数据集标注：
from segment_anything import SamAutomaticMaskGenerator
mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(model)
masks = mask_generator.generate("your_image.jpg")
Day 11-14：Grounding DINO实战
- 关键步骤：
- 安装依赖（注意版本匹配）：
pip install groundingdino-py==0.1.0
- 运行文本引导检测：
from groundingdino.util.inference import load_model, predict
model = load_model("groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py", "weights/groundingdino_swint_ogc.pth")
boxes, logits, phrases = predict(
model=model,
image=image,
caption="a red car",
box_threshold=0.3,
text_threshold=0.25
)
Day 15-21：BLIP/VLM高级应用
- 实战项目：
- 用BLIP-2实现图像对话：
from transformers import Blip2Processor, Blip2ForConditionalGeneration
processor = Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b", torch_dtype=torch.float16)
inputs = processor(images=image, text="Question: What is in this image? Answer:", return_tensors="pt").to("cuda", torch.float16)
out = model.generate(**inputs)
print(processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
- 必做调试：
- 尝试更换prompt（如"Describe the image in detail"）
- 对比BLIP-2和LLaVA的输出差异
第三阶段：整合项目（Day 22-30）
终极项目：文本引导的精细分割
def text_driven_segmentation(image_path, text_prompt):
boxes, _, _ = predict(model=gd_model, image=image, caption=text_prompt)
sam_predictor.set_image(image)
transformed_boxes = sam_predictor.transform.apply_boxes_torch(boxes, image.shape[:2])
masks, _, _ = sam_predictor.predict_torch(boxes=transformed_boxes)
crop = image.crop(boxes[0])
clip_scores = clip_model(crop, ["object", "background"])
return masks[clip_scores.argmax() == 0]
关键避坑指南
- CUDA内存不足：
- 在PyTorch加载模型时加
.half()用FP16精度
- 测试时加
with torch.inference_mode():
- 数据集路径问题：
- 所有路径建议用
pathlib.Path处理（避免/和\混用）
- 模型权重下载：
- SAM的
vit_h权重需手动下载（官方提供wget命令）
验收标准（30天后）
