ResNet-v2引入了一种修正方案来解决原始ResNet中的梯度消失问题,这有助于更有效地训练深层网络。此外,ResNet-v2还采用了一种新的残差块设计,使其更加高效和可靠。通过引入批量归一化和修正线性单元(ReLU)的改进版本,ResNet-v2在训练深层网络时能够更好地保持梯度的稳定性,从而加快训练速度并提高性能。 Identity Map...
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。 3.1 Accessing DINOv2 DINOv2 在私有的大规模数据集 LVD-142M 上进行训练,我们利用预训练的 DINOv2 作为教师...
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。 Aggregated Residual Transformations for ...
下表 6 则将骨干模型从 ResNet 扩展到了 MobileNet，并展示了其有效性。表 6：MoblieNet V2 结果。下图 4 展示了 DRNet 的预测结果可视化，可以看到，视觉上更难识别的图像往往被预测为使用更高的分辨率，反之则是更低的分辨率。图 4：图片可视化结果。
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上...
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...
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...
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...