IBN-ResNet是从《Two at Once: Enhancing Learning and Generalization Capacities via IBN-Net》提出的,作者分别在两种数据集上训练,横坐标是层的索引,纵坐标是基于高斯+KL散度的特征差异。 蓝色柱状图是resnet50在Imagenet和其对应的monet版本,两者之间最大的差异是颜色、亮度等风格类特征,可以看出它们的浅层特征差...
IBN-Net在浅层同时使用IN和BN,深层网络仅仅使用BN。 IBN-Net中有两个出色的模型IBN-a和IBN-b,IBN-a适用于当前域和目标域一致的问题,比如说提升ResNet50的分类能力,可以用IBN-a,并且IBN-a微调以后结果是比原模型结果更好的。 IBN-b适合使用在当前域和目标域不一致的问题,比如说在行人重识别中,训练数据是在...
上图的实验还可以证明IBN-a和ResNet50同时在目标域进行fine tuning, IBN-a微调的效果要远远好于ResNet50。 4. 总结 IBN-Net中有几个重要结论,在总结部分梳理一下: IBN-Net在浅层同时使用IN和BN,深层网络仅仅使用BN。 IBN-Net中有两个出色的模型IBN-a和IBN-b,IBN-a适用于当前域和目标域一致的问题,比如说...
上图的实验还可以证明IBN-a和ResNet50同时在目标域进行fine tuning, IBN-a微调的效果要远远好于ResNet50。 4. 总结 IBN-Net中有几个重要结论,在总结部分梳理一下: IBN-Net在浅层同时使用IN和BN,深层网络仅仅使用BN。 IBN-Net中有两个出色的模型IBN-a和IBN-b,IBN-a适用于当前域和目标域一致的问题,比如说...
IBN-Net在ImageNet上显著提升各个模型性能(数字越低越好) 由于在模型设计上引入了外观不变性,在domain adaptation任务中,即使不使用目标域的数据,IBN-Net也可以实现跨域的效果提升: 在person ReID任务中,模型对图片中人物外观变化的适应性尤为重要,基于ResNet50的IBN-Net甚至可以超过SE-ResNeXt101: ...
IBN-Net在多场景应用中的优势：通过IBN-Net的设计，即使在不使用目标域数据的情况下，模型也能在跨域任务中实现性能提升。以person ReID为例，基于ResNet50的IBN-Net在性能上超越了SE-ResNeXt101。从IBN-Net到Switchable Whitening：为了更合理地引入外观不变性，并增强模型对不同任务的适应性，我们对IBN...
resnet50-caffe.pth resnet-50在ImageNet数据集上的caffe预训练模型,可以用于分类,目标检测等。 上传者:qq_32261049时间:2019-10-22 se_resnet50-ce0d4300.pth pytorch官方预训练模型:se_resnet50-ce0d4300.pth,亲测可用 上传者:qq_34374211时间:2018-10-10 ...
IBN-Net: 提升模型的域自适应性 本文解读内容是IBNNet, 笔者最初是在很多行人重识别的库中频繁遇到比如ResNetibn这样的模型,所以产生了阅读并研究这篇文章的兴趣,文章全称是: 《Two at Once: Enhancing Learning and Generalization Capacities viaIBN
IBN-Net-a95.0 (88.2)90.1 (79.1) Load IBN-Net from torch.hub importtorchmodel=torch.hub.load('XingangPan/IBN-Net','resnet50_ibn_a',pretrained=True) Testing/Training on ImageNet Clone the repository git clone https://github.com/XingangPan/IBN-Net.git ...
resnet101_ibn_a.pth.tar,京东开源的face-reid中行人重识别数据集Market1501-resnet101预训练模型。(由于google云盘下载速度偏慢,所以上传到这里)此处非常感谢京东与模型的分享者。