ImageNet是一个用于图像分类的超大数据集,它的官方网站是:image-net.org/ 。在cv领域,使用模型在ImageNet上的预训练参数来训练其他任务已经是一种普遍的做法。本文的目的是从零开始介绍如何在ImageNet上训练模型,就以最常用的ResNet50为例。 由于ImageNet数据集每年都会更新,通常我们指的ImageNet数据集是ILSVRC2012...
前面介绍完了 ReID 的基础知识,下面我们讲一讲我们用的 basemodel,同时也验证三种 loss(softmax, triplet, softmax+triplet) 的性能表现。我们的backbone network是 ResNet50,这也是很多论文中使用的 model,但是我们会稍稍做一点修改,将最后一个 conv block 的 stride 从 2 改成 1,这样网络的参数并不会变化,但...
ResNet 出来后,由于其简单和强大,成为了 basemodel 的绝对标杆。 如今从业者一般遵循的流程是: 先用ResNet-50 来验证算法的有效性; 当该算法在 ResNet-50 上切实有效后,如果要追求算法速度(如落地到移动端),则替换 basemodel 为 Xception、ShuffleNet;如果要追求高精度(如论文刷 AP、打比赛刷榜),则将 basem...
Hi authors, Thanks for your code, While running run_monodepth.py , I got this error "Unknown model (vit_base_resnet50_384)". I'm using conda environment and installed timm using pip. and the version of timm I'm using is 0.4.5.
I am not sure how to fix this error. Can you please guide? found the code from @flyyufelix on https://github.com/flyyufelix/cnn_finetune/blob/master/resnet_50.py from keras.models import Sequential from keras.optimizers import SGD from k...
训练代码根据pytorch官方给出的在ImageNet上的训练代码修改而来:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet。首先去除分布式训练部分的代码,使得代码只支持在nn.parallel模式下训练。为了更好的进行训练和查看训练结果,我将所有超参数写入一个单独的config.py文件,而训练过程写入train.py文件。同时,在训练...
由于CIFAR100输入均为32x32的图像,而原始的ResNet第一层卷积是7X7的大核卷积,这样的卷积结构对于CIFAR100数据集性能表现较差。因此,我们参照:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100中的做法,将ResNet第一层卷积改为kernel_size=3,stride=1,padding=1的卷积,并去掉之后的maxpooling层。 修改后的ResNet...
resnet18 resnet50 BiT-M-R50x3 BiT-M-R101x3 BiT-M-R152x2 ViT-B16 ViT-L16 DeiT Hybrid ViT (HViT) MLP-Mixer (Mixer-L16) Reproducing results You can usescripts/hparam_search.sh. Specifically, for each dataset and base algorithm, you can just type a following command. ...
resnet_base.py resnext.py __pycache__ logs test LICENSE README.md README_Benchmarks.md configs.yml configurations.py dp_opt_v1.py dp_opt_v1_fp16.py dp_opt_v1_pipeline.py ipu_optimizer.py ipu_utils.py lars_optimizer.py log.py optimisers.py relative_timer.py requirements.txt...
但由于我不准备照搬官方训练的data augmentation和训练方式,而是打算只训练100个epoch,因此我去掉了官方EfficientNet中每一层的drop connect。使用drop connect在训练epoch次数没有多到模型过拟合时模型的表现反而不如不使用drop connect的表现。 网络结构如下: