Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet ...
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。
imagenet-1k是 ISLVRC2012的数据集,训练集大约是1281167张+标签,验证集是50000张图片加标签,最终打分的测试集是100000张图片,一共1000个类别。 imagenet-21k是WordNet架构组织收集的所有图片,大约1400万张,2…
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,5 万的验证图片和 15 万的测试图片。 在该数据集上,一般报告两个分类指标:Top-1 和 To...
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...
online tokenizer使iBOT能够在特征表示方面获得优异的性能。具体而言,iBOT将k-NN、linear probing和微fine-tuning设置下的ImageNet-1K分类基准分别提高到77.1%、79.5%和83.8%(使用ViT Base/16),比之前的最佳结果高出1.0%、1.3%和0.2%。 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 ...
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...
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...
上表展示了不同方法在CIFAR-100和ImageNet-1K数据集上的Top-1准确率。可以看出,相比于其他自监督学习方法,本文的方法能够实现更高的性能。 Fine-tuning to 384×384 resolution 上表展示了ImageNet数据集上,用384×384的分辨率进行微调的实验结果,可以看出,本文的方法依旧能够达到更高的实验性能。 Convergence curves...
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...