这是一个包含对抗样本的测试集;ImageNet-R,这是一个包含ResNet-50无法正确分类的样本的扩展测试集;ImageNet-Sketch,其中包含手绘图像;以及ImageNet-V2,这是一个采用与ImageNet-1K相同的采样策略的扩展测试集。
在微调之前，实验采用两种不同的方法来初始化最后的线性层。第一种方法是从线性探针（linear probe, LP）初始化模型。第二种方法使用zero-shot初始化，例如，使用CLIP或ALIGN的文本塔产生的分类器作为初始化。微调使用的数据集为ImageNet。实验中还对五个自然分布shift进行评估：ImageNetV2，ImageNet-R, ImageNet-S...
ImageNet to Sketch Dataset.Originally introduced in[23] and referred to as Imagenet to Sketch in[2],ourfirst bench-mark consists of5datasets namely:CUB[47],Cars[15], WikiArt[41],Flowers[30]and Sketch[7].Following[24], Cars and CUB are the cropped datasets,while the rest of the ...
微调使用的数据集为ImageNet。实验中还对五个自然分布shift进行评估:ImageNetV2,ImageNet-R, ImageNet-Sketch, ObjectNet, 和ImageNet-A。 由于官方的ImageNet验证集被用作测试集,因此实验中使用大约2%的ImageNet训练集作为构建贪婪的汤的保留验证集。 实验结果对比了汤的策略,可以看到贪婪汤需要更少的模型就能达到...
这里的基本思想是在模型训练期间使用(或增强)合成图像来代替真实图像。方法包括使用手绘草图图像(imagenet sketch),使用GAN生成的图像和数据集蒸馏等技术,其中一个数据集或一个数据集的子集被提炼成几个具有代表性的合成样本。这是一个新兴的领域,在跨视觉域的无监督域适应和通用数字分类方面有一些有希望的结果。
这两种模型分别评测其监督训练版本和 CLIP 训练版本。 所选模型在参数量上面相似,并且每个训练范式在 ImageNet-1K 上显示出几乎相同的精度,确保了公平比较。 本文深入研究了广泛的模型特征,比如错误类型 (types of mistakes),输出校准 (output calibration),迁移性能 (transferability) 以及特征方差 (feature invariance...
为了评估面向对象的泛化,团队使用了 ImageNet-R、ImageNet-Sketch 和 objectnet。在所有数据集上,团队使用带标签的 ImageNet 训练集在冻结的表示上训练一个线性分类器;测试评估采用零拍法,即不对上述数据集进行训练。RELICv2 学习了更鲁棒的表示,并在 ImageNetV2 和 ImageNet-C 上优于监督基线和竞争的自我监督...
这里的基本思想是在模型训练期间使用(或增强)合成图像来代替真实图像。方法包括使用手绘草图图像(imagenet sketch),使用GAN生成的图像和数据集蒸馏等技术,其中一个数据集或一个数据集的子集被提炼成几个具有代表性的合成样本。这是一个新兴的领域,在跨视觉域的无监督域适应和通用数字分类方面有一些有希望的结果。
微调使用的数据集为ImageNet。实验中还对五个自然分布shift进行评估:ImageNetV2,ImageNet-R, ImageNet-Sketch, ObjectNet, 和ImageNet-A。 由于官方的ImageNet验证集被用作测试集,因此实验中使用大约2%的ImageNet训练集作为构建贪婪的汤的保留验证集。
微调使用的数据集为ImageNet。实验中还对五个自然分布shift进行评估:ImageNetV2,ImageNet-R, ImageNet-Sketch, ObjectNet, 和ImageNet-A。 由于官方的ImageNet验证集被用作测试集,因此实验中使用大约2%的ImageNet训练集作为构建贪婪的汤的保留验证集。