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...
当仅仅使用 COCO 数据集中 1% 的数据(约 1k)时,训练集上损失的下降便不能很好地转化为验证集上准确度的提升了。 基于大量的实验,作者最终得出了以下几个可能挑战 CV 领域以往对预训练模型认知的结论: 1. 在 ImageNet 上的预训练是必要的吗? 当我们拥有足够的计算资源和训练数据时,不是的。这也意味着收集...
这些结果可以媲美那些在 ImageNet 上进行预训练的模型的结果,即使使用为微调预训练模型而优化的基线系统(Mask R-CNN)的超参数也是如此,唯一的例外是增加训练迭代次数,以便随机初始化的模型可以收敛。从随机初始化开始训练的模型的鲁棒性出人意料;我们的结果在以下情况下得以保持:(i)仅用 10% 的训练数据;(2)针对较...
这些结果可以媲美那些在 ImageNet 上进行预训练的模型的结果,即使使用为微调预训练模型而优化的基线系统(Mask R-CNN)的超参数也是如此,唯一的例外是增加训练迭代次数,以便随机初始化的模型可以收敛。从随机初始化开始训练的模型的鲁棒性出人意料;我们的结果在以下情况下得以保持:(i)仅用 10% 的训练数据;(2)针对较...
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_...
当然了，你可能在想，模型方法这么简单，怎么Google就敢把论文发出来？Method部分只占了半页，文章的通篇基本全是实验，也就是说Google做了一件别人都没做到的事：用大量的计算资源，做大量的实验，来证明这个简单的方法就是有效的。并且模型还刷新了ImageNet 1K的新纪录：90.94%。所以对高校的研究人员来说，这...
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...
Facebook AI Research (FAIR)研究人员何恺明,Ross Girshick ,Piotr Dolla ́r 等人最新研究颠覆计算机视觉领域对预训练模型的认知。一直以来,计算机视觉领域解决问题的范式为在ImageNet上的预训练模型,再在具体任务上微调。但研究表明,这个预训练过程并没有人们以为的那么重要。在计算资源和目标任务数据充足的情况下,预...
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 ...
在full ImageNet-1K 数据集上的结果 图片 可以看到,在相同 IPC 情况下,本文实验结果远超之前方法 TESLA。同时,对于该方法蒸馏得到的数据集,当模型结构越大,训练得到的精度越高,体现了很好的一致性和扩展能力。 下图是性能对比的可视化结果,可以看到:对于之前方法 TESLA 蒸馏得到的数据集,当模型越大,性能反而越低...