ImageNet是一个包含了 1500 万张带有标注的高质量数据集,其提供大约 2.2 万个类别的标注。这个数据集目前称之为ImageNet-22k。而本文是在基于该数据集的一个子集上完成的。该子集称为ImageNet-1k,一共提供了 1000 个类别的标注,每个类别提供了大约 1000 张图片。总体而言,ImageNet-1k大约有 120 万的训练图片,...
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。[htt...
我们在ILSVRC-2010数据集上的实验结果归纳在表1里。我们的网络top-1和top-5测试误差分别是37.5%和17.0%。在此之前ILSVRC- 2010数据集上的最好的比赛纪录是对在不同特征上训练的留个稀疏自编码器取平均,top-1和top-5测试误差分别是47.1%和28.2%。 之后,已出版的最佳结果是一种对两个在不同取样密度的费舍向量...
我们在这个数据集上的top-1和top-5错误率分别为67.4%和40.9%,通过上述网络获得,但在最后一个池化层上增加了第六个卷积层。在这个数据集上发表的最佳结果是78.1%和60.9%[19]。(作者也在完整的ImageNet数据集上做了训练,但是大家好像没有关注。完整数据集上的模型要比120万数据集上的效果要好。) 6.1 Qualitativ...
速率对大型模型在大型数据集上的性能有很大的影响。 3.2在多 GPU 上训练 3.2 Training on Multiple GPUs A single GTX 580 GPU has only 3GB of memory, which limits the maximum size of the networks that can be trained on it. It turns out that 1.2 million training examples are enough to train ...
本文的具体贡献如下:我们在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012大赛中使用过的ImageNet的子集上[2],训练了迄今为止最大型的卷积神经网络之一,并取得了迄今为止在这些数据集上报告过的最好结果。我们写了一个高度优化的GPU二维卷积工具以及训练卷积神经网络过程中的所有其他操作,这些我们都提供了公开地址。我们的网络中包含一些既新...
本文的具体贡献如下:我们在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012大赛中使用过的ImageNet的子集上[2],训练了迄今为止最大型的卷积神经网络之一,并取得了迄今为止在这些数据集上报告过的最好结果。我们写了一个高度优化的GPU二维卷积工具以及训练卷积神经网络过程中的所有其他操作,这些我们都提供了公开地址。我们的网络中包含一些既新...
3、数据集 ImageNet是一个超过1500万张高分辨率图像的数据集,属于大约22000个类别。这些图片是从网上收集的,并由人类贴标签者使用Amazon’s Mechanical Turk crowd-sourcing tool进行标记。从2010年开始,作为Pascal视觉对象挑战赛的一部分,每年都会举办一场名为ImageNet大型视觉识别挑战赛(ILSVRC)的比赛。ILSVRC使用Image...
在Caltech-101数据集上的对比或恶意化类型以及局部平均池中特别有效。然而,在这个数据集上,首要的问题是防止过度拟合,因此他们观察到的效果不同于我们使用ReLUs时报告的加速拟合训练集的能力。快速学习对在大数据集上训练的大模型的性能有很大影响。 图1:ReLUs(实线)的四层卷积神经网络在CIFAR-10上达到25%的训练错...
最后,网络尺寸主要受限于目前GPU的内存容量和我们能忍受的训练时间。我们的网络在两个GTX 580 3GB GPU上训练五六天。我们的所有实验表明我们的结果可以简单地通过等待更快的GPU和更大的可用数据集来提高。 2 The Dataset ImageNet is a dataset of over 15 million labeled high-resolution images belonging to roug...