Imagenet-1K与Imagenet-21K是两个规模庞大的图像数据集，各自在深度学习领域有着独特地位与应用。Imagenet-1K源自于2012年ISLVRC数据集，它汇集了约1281167张训练图像，每张都标注了类别，验证集则包含50000张图片，带有标签。最终的测试集则由100000张图像组成，覆盖了1000个不同的类别。相比之下，Imagene...
图片数量不一样
该数据集共包含 2.2 万个图像类别，约 1500 万张图片。
论文寻找一个最小的、纯合成的预训练数据集,这个数据集能够实现与ImageNet-1k的100万张图像相当的性能。论文从单一的分形中生成扰动来构建这样的数据集,仅包含1张分形图片。 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scaling Backwards: Minimal Synthetic Pre-training? 论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.00677 ...
作者研究了预训练蒸馏对视觉Transformer模型:DeiT [8]和Swin [2] 的影响。如表3,与在IN-1k上预训练相比,在IN-21k上没有蒸馏的预训练只能得到1%内的准确率提升,而预训练蒸馏使模型得到了2%的准确率增长。 表3:不同预训练蒸馏方法对性能的影响 4. 保存的概率数量对性能的影响 ...
4. 保存的概率数量对性能的影响 教师模型输出概率稀疏化时的Top-K,影响了保存概率的存储空间以及蒸馏后的模型性能。如图3,在准确率达到饱和状态前,模型准确率随着K的增长而提升,存储量也随着K线性增长。为了在有限的存储空间下得到较高的准确率,作者选择了较大的K值,在300个epoch的IN-1k上选择了K=10, 在90个...
表1:图像分类数据集的摘要。每个数据集标明数据来源和功能(训练集,验证集,测试集),图像数量I和标签数量L。 ImageNet数据集和模型 除了标准的IN-1k数据集之外,我们还尝试了包含1420万幅图像和22000标签的完整ImageNet2011完整版本的更大子集。我们构建了包含5k和9k标签的训练集和验证集。
我们依然在COCO数据集,从35K,10K, 1K的三个数据量级来做对比实验 5.1.6.1 35K images 使用COCO35K数据集进行训练 首先我们保持之前超参不变,在35K数据集上训练。可以看到训练效果明显很差,「这也说明ImageNet预训练不能防止过拟合」。为了更好的baseline进行对比,「我们使用grid search对超参进行搜索」,再来做对比...
在IN-21k上预训练蒸馏后,TinyViT-21M的准确率提高到84.8%. 在更高分辨率的条件下,TinyViT-21M达到了86.5%的Top-1分类准确率,在IN-1k小模型性能上达到了新的高度。TinyViT的性能也超过了网络结构搜索的工作,如AutoFormer和GLiT。 打开网易新闻 查看精彩图片...
在 ImageNet-1k 分类任务中:该网络不仅提高了准确率,还将200 层 ResNet 的计算量降低了 57%,将最好的 ResNeXt (64x4d) 的计算量降低了25%;131 层的 DPN 成为新的最佳单模型,并在实测中提速约 300%。(模型及代码:http://github.com/cypw/DPNs)...