该工作是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架,可以将 Imagenet-1K 原始的 1.2M 数据样本压缩到 0.05M (压缩比 1:20),使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如TESLA(ICML’23) 的 27.9% 的精度。
最近,谷歌等机构发现: 性能不好的微调模型先不要扔,求一下平均权重! 就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下,提高模型的准确性和鲁棒性。 比如,研究人员就使用该方法创造了ImageNet1K的新纪录:90.94%。 将它扩展到多个图像分类以及自然语言处理任务中,也能提高模型的分布外性能,并改善新下游任务的零样本性能。
解决:我们提出了一个非常简单且通用的解决方案,名为Proteus,可以在不访问原始训练数据的情况下,将基础模型在ImageNet-1K上蒸馏成较小的等效模型。 优点:(1) 低训练成本(类似于在ImageNet-1K上进行的DeiT蒸馏); (2) 强大的性能(类似于使用大量数据训练的基础模型); (3) 优秀的泛化能力(在DINOv2、CLIP、SynCLR...
1.下载和安装imagenet 1k数据库。您可以从Google Cloud Storage或Open Images数据集中下载数据库。安装过程需要一些时间,具体取决于您的计算机配置。 2.准备您的深度学习模型。您可以使用TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架来构建和训练您的模型。确保您的模型能够处理大型图像数据。 3.下载并加载imagenet 1k数据库。
就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下,提高模型的准确性和鲁棒性。 比如,研究人员就使用该方法创造了ImageNet1K的新纪录:90.94%。 将它扩展到多个图像分类以及自然语言处理任务中,也能提高模型的分布外性能,并改善新下游任务的零样本性能。 而这个方法还有一个有趣的名字,叫Module soup—— ...
Imagenet-1K源自于2012年ISLVRC数据集，它汇集了约1281167张训练图像，每张都标注了类别，验证集则包含50000张图片，带有标签。最终的测试集则由100000张图像组成，覆盖了1000个不同的类别。相比之下，Imagenet-21K的规模更为庞大，它基于WordNet架构收集了大约1400万张图片，涵盖了2.1万个类别。这一数据...
直接优化小目标检测性能,不卷ImageNet-1K数据集! 点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 前言传统的基于深度学习的目标检测网络在数据预处理阶段常通过调整图像大小以达到特征图中的统一尺寸和尺度。调整大...
作者的模型使用STL训练,在不需要额外使用ImageNet-1K数据的情况下,在out-of-distribution数据集上创下了新记录。最佳模型在ImageNet-A上实现了46.1%的鲁棒准确率,在ImageNet-R上实现了56.6%的鲁棒准确率,如图1所示。 在下游任务的实验中,证明了 Backbone 模型的改进性能可以迁移到语义分割和目标检测。
也可参考这个项目万里长征第一步--玩转ImageNet 1K数据集 ImageNet 1K数据集:ImageNet 数据集中使用率最高的子集是ImageNet 1K数据集,它是大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 2012-2017 图像分类和定位数据集,因此也被称为ImageNet ILSVRC数据集。该数据集有1000 个分类,包含 1,281,167 个训练图像、50,000 个验证...
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