在微调之前，实验采用两种不同的方法来初始化最后的线性层。第一种方法是从线性探针（linear probe, LP）初始化模型。第二种方法使用zero-shot初始化，例如，使用CLIP或ALIGN的文本塔产生的分类器作为初始化。微调使用的数据集为ImageNet。实验中还对五个自然分布shift进行评估：ImageNetV2，ImageNet-R, ImageNet-Sk...
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,这篇文章可能没有太大的学术价值,完全就是实验科学。但对于有钱、有资源...
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,这篇文章可能没有太大的学术价值,完全就是实验科学。但对于有钱、有资源的大...
我们首先在ImageNet-1K数据集上评估了所提出的ViTAEv2模型的分类任务表现能力。结果如表4所示。所提出的ViTAEv2模型在各个模型尺寸下均取得了SOTA的分类任务表现,并以更少的参数量取得了超越非多阶段堆叠方式的ViTAE模型。这验证了所引入的归纳偏置在多阶段的堆叠方式下的有效性。 六、下游任务效果分析 我们在物体检测...
在ImageNet-1K数据集上,经验表明即使在维持复杂性的限制条件下,增加基数也能够提高分类精度。此外,当增加容量时,增加基数比深入或扩大基数更有效。模型ResNeXt是进入ILSVRC 2016分类任务的基础,在ImageNet-5K集和COCO检测集上进一步研究了ResNeXt,也显示出比ResNet更好的结果。
我们在ImageNet-1K的训练集上进行预训练,该数据集包含约120万张图像,分布在1000个类别中。默认情况下,Proteus 是从具有相同patch大小的基础模型中蒸馏出来的。按照DINOv2和 SynCLR的设置,我们在分类任务(ImageNet-1K 和12个细粒度分类数据集)以及密集预测任务(语义分割和深度估计)上评估我们的方法。
研究者在 ImageNet-1K 和 ImageNet-100 数据集上训练和验证 DRNet 模型，其中 ImageNet-100 是 ImageNet-1K 的子集。ImageNet-100 实验 从下表 1 可以看出，在 ImageNet-100 数据集上，DRNet 相比于 ResNet-50，减少了 17% 的 FLOPs，同时获得了 4.0% 的准确率提升。当调整超参数和时，可以减少 32%...
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,这篇文章可能没有太大的学术价值,完全就是实验科学。但对于有钱、有资源的大公司来说,性能强就够了! 模型汤(Model Soup)名字的灵感来源可能来自「斐波那契例汤」,具体做法是把昨天的和前天剩下的汤加热后混合,得到就是今天新鲜的「斐波那...
所选模型在参数量上面相似,并且每个训练范式在 ImageNet-1K 上显示出几乎相同的精度,确保了公平比较。 本文深入研究了广泛的模型特征,比如错误类型 (types of mistakes),输出校准 (output calibration),迁移性能 (transferability) 以及特征方差 (feature invariance) 等等。本文不需要额外的训练或微调,直接评测预训练好...
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,这篇文章可能没有太大的学术价值,完全就是实验科学。但对于有钱、有资源的大公司来说,性能强就够了! 模型汤(Model Soup)名字的灵感来源可能来自「斐波那契例汤」,具体做法是把昨天的和前天剩下的汤加热后混合,得到就是今天新鲜的「斐波那...