但与TinyCLIP[8]等方法不同的是,我们选择在规模更小的数据集——ImageNet-1K上进行训练,而不是采用原基础模型的巨型数据集。 在ImageNet-1K上的知识迁移仍然存在两个关键问题:(1) 那些未公开数据集(例如WIT400M [1],LVD-142M [2])的确切分布未知,并且很可能ImageNet-1K和这些大规模数据集之间存在分布偏移...
单机单卡在imagenet 1k数据集上训练yolov5m-cls模型,每轮(Epoch)耗时 36分钟, 90轮共计54小时,对比4卡 A100的训练时间10:06小时,预测8卡3060 12G训练在imagenet 1k数据集上分类模型时间要远低于4卡A100(该结论待找机器验证)。 4xA100训练耗时 训练完成 YOLOv5x-cls模型训练 结论:感觉模型大了,例如,48.1M...
对于深度学习应用来说，更大的数据集和更大的模型能够带来准确度的显著提升(Amodei et al.2015)，但代价是会花费更长的训练时间。举例来说，用英伟达M40 GPU 完成 90-epoch ImageNet-1k 的ResNet-50 训练要花 14 天。这一训练总共要进行 10 的 18 次方的单精度运算。另一方面，世界上目前最快的超级计算机...
ImageNet数据是CV领域非常出名的数据集,ISLVRC竞赛使用的数据集是轻量版的ImageNet数据集。ISLVRC2012是非常出名的一个数据集,在很多CV领域的论文,都会使用这个数据集对自己的模型进行测试。 在一些论文中,有的人会将这个数据叫成ImageNet 1K 或者ISLVRC2012,两者是一样的。“1 K”代表的是1000个类别。用这个数...
首先是微调CLIP和ALIGN,这两个模型在图像-文本对上进行了对比损失预训练。 结果经过module soup操作后,两者在分布内和自然分布转移(distribution shifts)测试集上的表现都比最佳的单个微调模型性能更佳。 △ 左为CLIP,右为ALIGN 然后是在JFT数据集上预训练的ViT-G模型。 也就是它在ImageNet1K数据集实现了90.94%的...
重走长征路-PaddleClas训练ImageNet 1K数据集实践 缘起 对我这个新手来说,拦路虎主要是两个: 解决方法: 实践步骤分解 一、玩转ImageNet数据集 二、 万里挑一选模型 初期选型Swin Transformer 最终选型PP-LCNet模型 三、 万里长征:训练 后台训练设置 开始后台训练 四、 胜利会师:评估、预测和推理 模型评估 模型预测...
目前业界考验大batch size收敛能力和大数据集上训练速度的一个权威基准是如何在ImageNet数据集上,用更大的batch size,在更短的时间内将ResNet-50/AlexNet这两个典型的网络模型训练到标准精度;国外多个团队作了尝试并取得了进展,比如UC Berkely等高校的团队可在20分钟将ResNet-50训练到基准精度。
花24 分钟用 AlexNet 完成了 100-epoch ImageNet 的训练;仅用120万美元完成了 90-epoch ImageNet 的 ResNet-50 的训练 对于深度学习应用来说,更大的数据集和更大的模型能够带来准确度的显著提升(Amodei et al.2015),但代价是会花费更长的训练时间。举例来说,用英伟达M40 GPU 完成 90-epoch ImageNet-1k 的...
ImageNet是一个庞大的图像数据库,由斯坦福大学AI实验室和普林斯顿大学视觉与图形实验室联合创建。其中,ImageNet-1k(或称为ILSVRC2012)是ImageNet的一个子集,包含了120万张训练图像、5万张验证图像和15万张测试图像,分为1000个不同的类别。对于任何希望进行深度学习图像分类、检测或分割等任务的研究人员或开发者来说,...