Image classification on ImageNet-1K We pre-train HRViT on ImageNet-1K for image classi- fication. To generate logits for classification, we append a classification head from HRNetV2 at the end of the HRViT backbone. Four multi-scale outputs from HRViT are fed into convolutional bottle...
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...
【基于ImageNet-1k的图像分类模型集】’Large-scale image classification networks for embedded systems - several classification models on MXNet/Gluon, PyTorch, Chainer, Keras, and TensorFlow, with scripts for training/validating/converting models’ by osmr GitHub: O网页链接 ...
在图像识别(Image Classification on ImageNet)榜单中,阿里云包揽了训,为了让机器学习模型取得更好的效果,开发者往往希望获得更多数据训练模型,而有助于解决该问题的联邦学习受到了越来越多的关注。简单来说,联邦学习可以在不共享数据的前提下,利用双方数据实现模型
4.1 Image Classification 上表展示了不同方法在CIFAR-100和ImageNet-1K数据集上的Top-1准确率。可以...
Results on Image Classification 首先在图像分类任务上展示使用STL训练的模型性能,并将其与其他最先进模型进行比较(见表2)。 为了评估对分布性移相的零样本鲁棒性,所有模型都在ImageNet-1K数据上进行训练,并直接用于在ImageNet-C上进行推理,而无需微调。作者使用相同的模型类型来训练FAN-TL和学生的模型。可以看到,基...
pytorch image-classification pretrained-models residual-attention-network imagenet1k Updated Aug 5, 2020 Python KimRass / ViT Star 4 Code Issues Pull requests PyTorch implementation of 'ViT' (Dosovitskiy et al., 2020) and training it on CIFAR-10 and CIFAR-100 cifar10 cifar100 hide-and-...
Results on Image Classification 首先在图像分类任务上展示使用STL训练的模型性能,并将其与其他最先进模型进行比较(见表2)。 为了评估对分布性移相的零样本鲁棒性,所有模型都在ImageNet-1K数据上进行训练,并直接用于在ImageNet-C上进行推理,而无需微调。作者使用相同的模型类型来训练FAN-TL和学生的模型。可以看到,基...
Here are a variety of pre-trained models for ImageNet classification. Accuracy is measured as single-crop validation accuracy on ImageNet. GPU timing is measured on a Titan X, CPU timing on an Intel i7-4790K (4 GHz) run on a single core. Using multi-threading withOPENMPshould scale linea...
本文是关于 ResNet-50 在 ImageNet 上的实验研究,目前的话,实验数据集分别是 ImageNet-240 和 ImageNet-1k,其中前者是后者的一个子集。 接下来直接上实验结果吧,第一次实验,我是 freeze all layer exclude last layer,注意此处我加载了在 ImageNet-1k 上预训练的模型,实验结果是: train_acc = 93.8, val_...