同一份数据集上对比不同算法。第二个问题，可以在一份数据集上做训练验证，然后在其他数据集上做测试。
另外,仅24M FLOPs 的TinyNet-E在ImageNet上图像分类的准确率达到59.9%,比当前体量相当的MobileNetV3高约1.9%。该文章原创地研究了如何通过同时改变分辨率、深度和宽度来生成微小且有效的神经网络。 图像分辨率,模型深度和宽度对精度的影响 图像分辨率,模型深度和宽度(Resolution, Depth, Width, 或r, d, w)是影响...
深度学习ConvNeXt-tiny版本在ImageNet1K上的预训练权重 (0)踩踩(0) 所需:1积分 fedpkg-stage-1.45-6.el10_0.noarch 2025-01-09 13:26:00 积分:1 fedpkg-stage-1.45-6.el10_0.noarch 2025-01-09 13:25:23 积分:1 paddlepaddle-model-zoo-0.24.0.jar ...
比如用 MAE 训练的 ViT-L 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果提升 3.3%,但是用 MAE 训练的 ViT-T 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果降低了 0.6%。 在这篇工作中我们提出了 TinyMIM,其在保持 ViT 结构不变并且不修改结构引入其他归纳偏置(inductive bias)的基础上、用蒸馏的方法迁移大...
通过在ImageNet-21k上的快速预训练蒸馏，具有21M参数的TinyViT在ImageNet-1k上达到了84.8%的TOP-1准确率，比预训练的Swin-B(88M参数下的85.2%)小4.2倍。在更高的分辨率下，本文的模型可以达到86.5%的TOP-1精度，在对齐设置下在ImageNet-1k上建立了新的最先进的性能。此外，TinyViT模型在下游任务上表现出了...
我们首先对比了是否采用 MAE-Tiny 作为预训练在 ImageNet-1k 上微调(训练)后的模型(MAE-Tiny-FT vs. DeiT-Tiny),发现采用MAE-Tiny 作为预训练可以使得模型的 attention 更加 local 与 concentrated,这些可能被作为 inductive bias 被预训练引入到了模型中,使得其在 ImageNet 上取得了更好的性能表现。
1)蒸馏令牌关系比基于CLS令牌和特征的蒸馏更有效;2) 当学生的深度与教师的深度不匹配时,作为目标的教师网络的中间层比使用最后一层表现更好;3) 弱正则化是首选;利用这些发现,本文使用所有ViT Tiny、ViT Small和ViT base 模型,在ImageNet-1K分类上实现了比从头MIM预训练显著的微调精度提高,分别获得+4.2%/+2.4%...
因为此前使用计算机视觉相关的代码都是直接用已经处理好的数据集比如Pascal VOC、COCO、ImageNet等,DOTA数据集由于图片分辨率比较高,(2K-3K)*(2K-3K)分辨率,如果直接用于训练,效果不如将图片分割为多张图片,这样反而可以增加一张图片的目标框数量,对于提高模型精度十分有帮助。其次,DOTA数据集的标签格式不同于YOLO,...
韩松团队提出针对TinyNN推理无损涨点的新型训练方案NetAug。本文从正则技术的作用以及TinyNN与大网络的容量角度出发,分析了为何正则技术会影响TinyNN的性能,进而提出了适用于TinyNN的新型训练方案NetAug。在ImageNet分类任务上,NetAug可以提升MobileNetV2-tiny性能达2.1% 。
TinyMIM-B 对比 MAE-B,在 ImageNet-A 和 ImageNet-R 分别提升了 + 6.4 和 +4.6。 3.2 消融实验 1)蒸馏不同关系 同时蒸馏 QK,VV 关系而且在计算关系的时候有 Softmax 实现了最好的效果。 2)不同的蒸馏策略 TinyMIM 这种蒸馏关系的方法实现了比 MAE 基线模型,class token 蒸馏,特征图蒸馏都更好的效果...