用ImageNet-1K进行预训练的BEIT-384比使用 ImageNet-22K进行监督预训练的 ViT-384表现更好。
Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet ...
使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。 上表展示了ImageNet-1K上的无监督学习的实验结果...
使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。 上表展示了ImageNet-1K上的无监督学习的实验结果。 4.2 下游任务 Object Detection and Instance Segmentation on COCO & Seman...
这个数据集目前称之为ImageNet-22k。而本文是在基于该数据集的一个子集上完成的。该子集称为ImageNet-1k,一共提供了 1000 个类别的标注,每个类别提供了大约 1000 张图片。总体而言,ImageNet-1k大约有 120 万的训练图片,5 万的验证图片和 15 万的测试图片。
上表展示了ImageNet-22K上预训练之后,在ImageNet-1K上的微调实验结果。使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。
更重要的是,与在ImageNet-22K上进行监督预训练的ViT384相比,BEIT384的改进更大,同时将大小从基础(即0.6)扩展到大型(即1.1)。结果表明,BEIT倾向于为非常大的模型(如1B或10B)提供更多帮助,尤其是当标记数据不足以对此类大模型进行监督预训练时。 表2:从头开始训练DeiT和微调BEIT在ImageNet-1K的收敛曲线 收敛...
在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的batch size以后,IBM 也达到了88%的拓展效率。 IBM 的团队还创造了一项新纪录,此前 Facebook 保持了用 ImageNet-1K 数据集训练 ResNet 50 模型只需要1个小时的记录,IBM 借助 DDL 把基于 Torch 的模型拓展到了...
在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的batch size以后,IBM 也达到了88%的拓展效率。 IBM 的团队还创造了一项新纪录,此前 Facebook 保持了用 ImageNet-1K 数据集训练 ResNet 50 模型只需要1个小时的记录,IBM 借助 DDL 把基于 Torch 的模型拓展到了...
fan_hybrid_large_in22k_384- ImageNet22K pre-trained FAN-Hybrid-Large model for finetune.(384 resolution) fan_hybrid_large_in22k_1k- ImageNet22K pre-trained FAN-Hybrid-Base model for finetune. (224 resolution) fan_hybrid_large_in22k_1k_384- ImageNet22K pre-trained FAN-Hybrid-Large model...