imagenet-1k是 ISLVRC2012的数据集,训练集大约是1281167张+标签,验证集是50000张图片加标签,最终打分的测试集是100000张图片,一共1000个类别。 imagenet-21k是WordNet架构组织收集的所有图片,大约1400万张,2…
Imagenet-1K与Imagenet-21K在分类数目与数据量上的差异，使得它们在深度学习训练与模型评估中发挥着不同作用。前者因其精炼的类别数量，更适合于对特定领域进行深度学习研究与模型测试。后者则由于其广泛覆盖的类别与大量图像，更适合作为模型的预训练资源，助力于实现更泛化的模型。通过比较这两个数据集的...
相比imagenet-1k,imagenet-21k的标注更noisy(class并不是mutually exclusive的,且存在多个层级),类别也不均衡,因此处理起来会相对麻烦一些 作者对比了几种方式,发现相比single label和multi-label, semantic-softmax 效果更好一些,具体做法就是根据WordNet把缺失的hierarchy向上补齐,同时按照出现频率做loss-balancing 那么...
事实上确实如此,最近大火的MAE就证明了用自监督的方式去训练VIT确实效果很好,数据集的使用方面,主要使用了ImageNet的数据集,把这个有1000个类,就是大家普遍使用的这个1000类的ImageNet数据集,叫做ImageNet或者很多论文叫做ImageNet-1k,更大的那个数据集,叫做ImageNet-21K,具有21k类和1400万图像有21000个类别的...
如果不是计算资源特别充足的话，建议是直接拿别人训练好的预训练权重即可，例如阿里有公开在ImageNet21K上...
在IN-21k上预训练蒸馏后,TinyViT-21M的准确率提高到84.8%. 在更高分辨率的条件下,TinyViT-21M达到了86.5%的Top-1分类准确率,在IN-1k小模型性能上达到了新的高度。TinyViT的性能也超过了网络结构搜索的工作,如AutoFormer和GLiT。 表5:TinyViT在ImageNet-1k上的分类性能...
CV界的传说,Imagenet21K数据集To**xx 上传68B 文件格式 txt VIT 大规模图像数据集 传说级 imagenet Imagenet21K数据集作为现在超大VIT预训练模型必须要使用的数据集,总大小1TB以上,想必需要使用数据集的朋友在中文互联网找不到此类数据,在此免费提供给大家,希望大家能够快速上手大模型。
imagenet 21K类别数据集 (0)踩踩(0) 所需:3积分 dbnd-client-0.80.10.jar 2024-12-27 21:46:23 积分:1 COM-Name-Arbiter-Tool 2024-12-27 21:33:11 积分:1 Spread32 2024-12-27 21:32:18 积分:1 Obsidian-app 2024-12-27 21:32:10 ...
当在ImageNet-21k+额外正则技术预训练后，Mixer在ImageNet数据集取得非常强的性能：84.15%top1，比其他...