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。这对目标模型的泛化能力构成了显著挑战,因为网络倾向于以固定模式记...
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。这对目标模型的泛化能力构成了显著挑战,因为网络倾向于以固定模式记忆训练图像,导致Dataset Bias[9,10]。(2) 大多数视觉基础模...
从经验上看,这种设计在监督学习情况下效果良好,因为它在ImageNet-1K上表现出色。 然而,我们认为这种设置会在以下两个方面阻碍知识传递:(1) Cross-Entropy Loss利用了One-hot Label的信息,可能导致Dataset Bias,因为模型倾向于记住训练图像和类别。这种记忆使得模型在下游评估中难以对未见过的类别进行泛化。(2) Class ...
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。这对目标模型的泛化能力构成了显著挑战,因为网络倾向于以固定模式记忆训练图像,导致Dataset Bias[9,10]。(2) 大多数视觉基础模...
从ImageNet-1k制作ImageNet-Subset # -*- coding: utf-8 -*- """ Create a subset of the ImageNet-1k dataset. """ importos importnumpyasnp importtorchvision.datasetsasdatasets SUBSET_SIZE =100 seed =1993 SOURCE_PATH ="/dataset/ImageNet-1k"...
比如后台任务,如果我们把数据集放在默认的PaddleClas/dataset目录下,那么除非我们最后把数据集删除,否则会因为空间超限而报错“任务未能成功运行,处理结果失败,请保证输出结果少于1万个文件且小于20GB”, 并最终导致我们拿不到耗费大量算力训练的结果。 下面,请开始我们的实践!
Dataset 作者使用了电力传输与配电基础设施图像(ETDII)数据集进行实验,这是一个来自杜克大学的公开数据集。该数据集的来源包括CT ECO、USGS、LINZ和SpaceNet等不同提供者。它由494个图像块组成,来自六个国家,分别是美国、苏丹、新西兰、墨西哥、中国和巴西,每个国家都有独特的地形类型,分辨率为0.3米。检测类别包括配电...
Dataset 作者使用了电力传输与配电基础设施图像(ETDII)数据集进行实验,这是一个来自杜克大学的公开数据集。该数据集的来源包括CT ECO、USGS、LINZ和SpaceNet等不同提供者。它由494个图像块组成,来自六个国家,分别是美国、苏丹、新西兰、墨西...
当然主要是为了熟悉操作,真的要训练,还是要用后台任务,上ImageNet 1K数据训练才行。 训练前准备 首先下载PaddleClas库文件。然后进入 PaddleClas/dataset/ 目录,下载并解压有人/无人场景的数据。 In [ ] # !git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas # !cd ~/PaddleClas/dataset && wget https:/...
OpenImage-O is built for the ID dataset ImageNet-1k. It is manually annotated, comes with a naturally diverse distribution, and has a large scale. It is built to overcome several shortcomings of existing OOD benchmarks. OpenImage-O is image-by-image filtered from the test set of OpenImag...