在ImageNet-22K 中比微软更快、更强 IBM 的软件除了能够让不同服务器之间的训练过程完全同步之外,它们的沟通开销也非常小。从结果上看,当深度学习算法拓展到了超过100个英伟达GPU上以后,它在具有750万图像的 ImageNet-22K 数据集的图像识别测试中创造了33.8%准确率的新纪录,这项测试此前的最好结果是来自微软的29...
作者的TransNeXtBase甚至超过了ConvNeXt-B(mIoU 52.6),它是在ImageNet-22K上预训练的,并在640^2的分辨率下进一步训练。同样,在Mask2Former方法下,作者的TransNeXtSmall实现了54.1的mIoU,超过了在ImageNet-22K上预训练并在640^2的分辨率下进一步训练的Swin-B(mIoU 53.9)。此外,作者的TransNeXtBase实现了54.7的mIoU。
如果使用ImageNet数据集本身提供的22k版本进行微调,大规模的ViTAE模型还可以有1.0%左右准确的提升。此外,仅仅使用ImageNet-1K数据集进行训练时,我们所提出的ViTAE-H(644M)模型在ImageNet-Real数据集上达到了91.2%的分类准确度,超过了使用额外数据进行训练的3B规模的ViT-G[6]模型,在目前已知方法中排名世界第一。 少...
用ImageNet-1K进行预训练的BEIT-384比使用 ImageNet-22K进行监督预训练的 ViT-384表现更好。
在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的batch size以后,IBM 也达到了88%的拓展效率。 IBM 的团队还创造了一项新纪录,此前 Facebook 保持了用 ImageNet-1K 数据集训练 ResNet 50 模型只需要1个小时的记录,IBM 借助 DDL 把基于 Torch 的模型拓展到了...
当使用ImageNet-22K进行预训练时,使用ViT-L/16的iBOT可实现81.6%的linear probing精度和86.3%的微调精度,两者均比以前的最佳结果高0.3%。除此之外,当迁移到其他数据集或在半监督和非监督分类设置下时,这种提升也是有效的。 本文提出的方法可以帮助模型在全局和局部尺度上进行图像识别。作者发现,patch token中学习到...
在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的batch size以后,IBM 也达到了88%的拓展效率。 IBM 的团队还创造了一项新纪录,此前 Facebook 保持了用 ImageNet-1K 数据集训练 ResNet 50 模型只需要1个小时的记录,IBM 借助 DDL 把基于 Torch 的模型拓展到了...
答:用于大核CNN架构设计的四条guideline,一种名为UniRepLKNet的强力backbone(只用ImageNet-22K预训练,精度和速度SOTA,ImageNet达到88%, COCO达到56.4 box AP,ADE20K达到55.6 mIoU,实际测速优势很大),在时序预测的超大数据上用这一为图像设计的backbone达到SOTA水平(全球气温和风速预测,前SOTA是发在Nature子刊上专门为...
训练一个CNN,在最后一个池化层上增加第六个卷积层,对整个ImageNet Fall 2011版本(15M图像,22K类别)进行分类,然后在ILSVRC-2012上“微调”它给出了16.6%的错误率。将2011年整个秋季重新训练的两个CNN与上述五个CNN的预测平均,错误率为15.3%。第二好的竞赛条目实现了26.2%的错误率,方法是平均七个分类器在不同...
当使用ImageNet-22K进行预训练时,使用ViT-L/16的iBOT可实现81.6%的linear probing精度和86.3%的微调精度,两者均比以前的最佳结果高0.3%。除此之外,当迁移到其他数据集或在半监督和非监督分类设置下时,这种提升也是有效的。 本文提出的方...