以下是使用imagenet 1k的步骤: 1.下载和安装imagenet 1k数据库。您可以从Google Cloud Storage或Open Images数据集中下载数据库。安装过程需要一些时间,具体取决于您的计算机配置。 2.准备您的深度学习模型。您可以使用TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架来构建和训练您的模型。确保您的模型能够处理大型图像数据。 3...
第一个阶段不涉及任何下游任务,就是拿着一堆无标签的数据去预训练,没有特定的任务,这个话用官方语言表达叫做:in a task-agnostic way。第二个阶段涉及下游任务,就是拿着一堆带标签的数据去在下游任务上Fine-tune,这个话用官方语言表达叫做:in a task-specificway。 以上这些话就是 Self-Supervised Learning 的...
MAE采用了非对称的编解码器架构,编码器仅作用于可见图像块(即输入图像块中一定比例进行丢弃,丢弃比例高达75%)并生成隐式表达,解码器则以掩码token以及隐式表达作为输入并对遗失块进行重建。 搭配MAE的ViT-H取得了ImageNet-1K数据集上的新记录:87.8%;同时,经由MAE预训练的模型具有非常好的泛化性能。 Method 所提MA...
图(b)表示在7种Wide-ResNet-28架构中,随着变宽参数(k)的变化,所产生的最佳失真幅度。 图(c)表示Wide-ResNet-28-10的三种训练集大小(1K,4K和10K)在各种失真幅度上的准确性。 图(d)在8个训练集大小上的最佳失真幅度。 △在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN(core set)和SVHN上的测试精度(%)。 其中,baseline是...
实验发现，对于不同的训练参数，如训练轮次、数据增强策略、遮挡采样策略和损失函数的选择，MAE都能表现出良好的性能。使用ViT-L结构的编码器，经过微调后，MAE能在ImageNet-1K数据集上达到87.8%的Top-1准确率，超越了所有基于ImageNet-21k预训练的ViT变体模型。综上所述，MAE方法通过简单而实用的自...
实验表明, VOLO 在 ImageNet-1K 分类上达到了 87.1% 的 top-1 精度,这是第一个在这个竞争基准上超过 87% 精度的模型,无需使用任何额外的训练数据。 图1 :不同尺寸级别的 VOLO 模型的 Top-1 精度 此外,经过预训练的 VOLO 可以很好地转移到下游任务,例如语义切分。
但是对于独立研究人员和兴趣爱好者来说,研究这些并将其应用于大型数据集变得越来越简单,我认为CIFAR-10的获胜者应当是ImageNet-1K-128*128,这会是有着1000种图像网络分类任务的版本,同时图像为标准化的128*128,我看到了一些优点: 对于一个高端玩家的操作来说,网络够小,可以在合理时间内训练; ...
我们的研究结果表明,使用冻结主干,我们的顶级V-JEPA模型在Kinetics-400上获得了82.0%,在Something-Something-v2上获得了72.2%,在ImageNet1K上获得77.9%,与以前的领先视频模型竞争或超过了它们。我们相信,这项工作是推进机器智能路径上的一个重要里程碑。“”|nitter Meta发布了V-JEPA,这是一种通过视频分析推进人工...
本文的MAE学习非常高容量的模型,这些模型具有很好的通用性。通过MAE预训练,可以在ImageNet-1K上训练像ViT Large/-Large这样的data-hungry模型,从而提高泛化性能。使用vanilla ViT-Huge模型,在ImageNet-1K上进行微调时,实现了87.8%的Top-1精度。 这比以前所有只使用ImageNet-1K数据的结果都要好。作者还评估了迁移到...
仅用ImageNet1K,Top-1准确率87.8%! 关注公众号,发现CV技术之美 介绍一篇今天新出的论文。 ▊写在前面 在本文中,作者证明了masked autoencoders(MAE)是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。本文的MAE方法很简单:mask输入图像的随机patch,并重建丢失的像素。它基于两个核心设计的。