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。
imagenet-1k是 ISLVRC2012的数据集,训练集大约是1281167张+标签,验证集是50000张图片加标签,最终打分的测试集是100000张图片,一共1000个类别。 imagenet-21k是WordNet架构组织收集的所有图片,大约1400万张,2…
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 ...
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...
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。
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...
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...
Most of the FasterViT models were trained onImageNet1K dataset. FasterViT-Large was trained onImageNet22k dataset Performance Evaluation Data The FasterViT models have been evaluated on the ImageNet1K validation dataset. Methodology and KPI
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...
data_simmim_ft.py data_simmim_pt.py imagenet22k_dataset.py map22kto1k.txt samplers.py zipreader.py data_samples models utils __init__.py base_train.sh interpolate4downstream.py main.py main_param.py main_vis.py readme small_train.sh test.py throughput_test.shBreadcrumbs RS-vHeat /da...