使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
首先,我们需要加载Vaihingen数据集,并进行预处理以准备输入ResNet50模型的图像数据。下面是加载和预处理数据的示例代码: importnumpyasnpfromPILimportImage# 加载数据image=Image.open('vaihingen_image.png')label=Image.open('vaihingen_label.png')# 转换为numpy数组image=np.array(image)label=np.array(label)# ...
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
在一些论文中,有的人会将这个数据叫成ImageNet 1K 或者ISLVRC2012,两者是一样的。“1 K”代表的是1000个类别。用这个数据测试模型结构是很方便的。有几点原因:1.很多的论文都使用了此数据集,跟其他模型比较时,可以直接引用结果;2. ImageNet的评价指标是固定的,大家都使用top1 、top5等;3. 可以直接看出你修...
该工作是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架,可以将 Imagenet-1K 原始的 1.2M 数据样本压缩到 0.05M (压缩比 1:20),使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的...
ImageNet的1K或ISLVRC2012标签通常指的是1000个类别，这个数据集方便了模型结构的评估。由于其广泛引用和标准化的评价指标（如top1、top5），它成为了比较模型性能的常用基准。下载数据需在官网注册，推荐使用edu邮箱。训练集包括120多万张自然图像，约150GB，分为1000个类别，每类图片独立存储。预处理时...
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目标检测、实例分割和语义分割的结果。在这些任务中,MAE的预...
深度孵化采用了一种分而治之的策略,模块化地训练大型模型,如图2所示。该过程包括三个阶段:元模型预训练、模块孵化以及组装。 在初始阶段,使用端到端的训练方法,将一个小型模型预训练为元模型。 随后,每个模块替换元模型中的相应层,在孵化过程中只更新模块的参数。模块的孵化是相互独立的,可以分布式完成。
在一轮训练迭代中,CPU首先从磁盘读取数据并作预处理,然后将数据加载到计算设备(GPU)上去。一般实现中,当 CPU 在准备数据时,GPU处于闲置状态;相反,当GPU在训练模型时,CPU 处于闲置状态。因此,总训练时间是 CPU预处理 和 GPU训练时间的总和。 机智团队为解决IO问题,将训练样本集部署在由SSD盘组成的存储系统上,以...