以下是使用imagenet 1k的步骤: 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...
MAE采用了非对称的编解码器架构,编码器仅作用于可见图像块(即输入图像块中一定比例进行丢弃,丢弃比例高达75%)并生成隐式表达,解码器则以掩码token以及隐式表达作为输入并对遗失块进行重建。 搭配MAE的ViT-H取得了ImageNet-1K数据集上的新记录:87.8%;同时,经由MAE预训练的模型具有非常好的泛化性能。 Method 所提MA...
研究者们首先使用预训练的ResNet模型为ImageNet-1K中的所有图像生成Grad-CAM激活图,然后计算每个图像中激活值高于预定义阈值(0.5)的像素百分比,以此作为图像复杂性的衡量标准。基于此,精心选择十六个子集,包括八个容易的和八个困难的 数据集特点: 它专注于复杂场景,通过控制类别差异,确保了子集间的复杂性水平差异明显。
第一个阶段不涉及任何下游任务,就是拿着一堆无标签的数据去预训练,没有特定的任务,这个话用官方语言表达叫做:in a task-agnostic way。第二个阶段涉及下游任务,就是拿着一堆带标签的数据去在下游任务上Fine-tune,这个话用官方语言表达叫做:in a task-specificway。 以上这些话就是 Self-Supervised Learning 的...
图(c)表示Wide-ResNet-28-10的三种训练集大小(1K,4K和10K)在各种失真幅度上的准确性。 图(d)在8个训练集大小上的最佳失真幅度。 △在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN(core set)和SVHN上的测试精度(%)。 其中,baseline是默认的数据增强方法。 PBA:Population Based Augmentation; ...
本文的MAE学习非常高容量的模型,这些模型具有很好的通用性。通过MAE预训练,可以在ImageNet-1K上训练像ViT Large/-Large这样的data-hungry模型,从而提高泛化性能。使用vanilla ViT-Huge模型,在ImageNet-1K上进行微调时,实现了87.8%的Top-1精度。 这比以前所有只使用ImageNet-1K数据的结果都要好。作者还评估了迁移到...
但是对于独立研究人员和兴趣爱好者来说,研究这些并将其应用于大型数据集变得越来越简单,我认为CIFAR-10的获胜者应当是ImageNet-1K-128*128,这会是有着1000种图像网络分类任务的版本,同时图像为标准化的128*128,我看到了一些优点: 对于一个高端玩家的操作来说,网络够小,可以在合理时间内训练; ...
实验表明, VOLO 在 ImageNet-1K 分类上达到了 87.1% 的 top-1 精度,这是第一个在这个竞争基准上超过 87% 精度的模型,无需使用任何额外的训练数据。 图1 :不同尺寸级别的 VOLO 模型的 Top-1 精度 此外,经过预训练的 VOLO 可以很好地转移到下游任务,例如语义切分。
研究者们首先使用预训练的ResNet模型为ImageNet-1K中的所有图像生成Grad-CAM激活图,然后计算每个图像中激活值高于预定义阈值(0.5)的像素百分比,以此作为图像复杂性的衡量标准。基于此,精心选择十六个子集,包括八个容易的和八个困难的 数据集特点: 它专注于复杂场景,通过控制类别差异,确保了子集间的复杂性水平差异明显...
在CIFAR10-4K、SVHN-1K 和 ImageNet-10% 上使用标准 ResNet 模型进行的小规模半监督学习实验也表明,元伪标签方法的性能优于最近提出的一系列其他方法,如 FixMatch 和无监督数据增强。 论文作者还表示,他们之所以在方法的命名中采用「meta」这个词,是因为他们让教师网络根据学生网络反馈进行更新的方法是基于双层优化...