讨论:大型深度 CNN 在极具挑战性的 ImageNet 数据集上取得了创纪录的性能,top-1 和 top-5 错误率分别为 37.5% 和 17.0%。移除任何一个卷积层都会使准确率降低约 2%,这表明了网络深度的重要性。虽然没有使用无监督预训练,但它可能会进一步提高结果。随着时间的推移,随着硬件和技术的进步,错误率下降了三倍,使...
imagenet图像分类 top1 error top5 error 计算 图像分类最新模型,MMClassification是OpenMMLab生态面向图像分类的开源算法库,主要涵盖了计算机视觉领域丰富的基础模型架构。2020年10月,MMClassification发布了首个版本,集成了当时的主流分类模型;2021年9月,MMClassifi
自2010年以来,ImageNet举办一年一度的软件竞赛,叫做(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,ILSVRC)。主要内容是通过算法程序实现正确分类和探测识别物体与场景,评价标准就是Top-5错误率。 Top-5错误率 即对一个图片,如果概率前五中包含正确答案,即认为正确。 Top-1错误率 即对一个图片,如果概率最大的...
在ImageNet上,通常报告两个错误率:top-1和top-5,其中top 5错误率是测试图像的一部分,其中正确的标签不在模型认为最可能出现的五个标签中。ImageNet由可变分辨率的图像组成,而我们的系统需要一个恒定的输入维数。因此,我们将图像降采样到256×256的固定分辨率。对于给定的矩形图像,我们首先对图像进行重新标定,使较短...
表2. Imagenet上半监督学习resnet50的top-1和top-5正确率 为了进一步评估学习到的表示的通用性,团队通过微调来评估RELICv2在其他具有挑战性的视觉任务中的性能,更具体地说,是PASCAL (和城市景观语义分割(Cordts 等人,2016)。根据(Heet al., 2019),团队使用 RELICv2ImageNet 表示来初始化一个全卷积网络,团队在...
近日,谷歌大脑团队首席科学家Quoc Le 发推表示,他们提出了一种新的半监督学习方法,通过使用半监督学习方法Meta Pseudo Labels训练EfficientNet-L2,可以将ImageNet 上的 top-1准确率提升到 90.2% ,这一结果与之前的 SOTA 相比实现了1.6% 的性能提升。
使用自训练的带噪声学生模型,加上 3 亿的无标注图像,研究者将 EfficientNet 的 ImageNet top-1 精确度提升到了新 SOTA。 表1:和之前的 SOTA 模型指标的对比结果。 带有Noisy Student 的自训练到底是什么 下图算法 1 给出了利用 Noisy Student 方法展开自训练的总览图,算法的输入包括标注和未标注图像。
使用自训练的带噪声学生模型,加上 3 亿的无标注图像,研究者将 EfficientNet 的 ImageNet top-1 精确度提升到了新 SOTA。 表1:和之前的 SOTA 模型指标的对比结果。 带有Noisy Student 的自训练到底是什么 下图算法 1 给出了利用 Noisy Student 方法展开自训练的总览图,算法的输入包括标注和未标注图像。 算法1...
这一自训练模型,能够在 ImageNet 上达到 87.4% 的 top-1 精确度,这一结果比当前的 SOTA 模型表现提高了一个点。 除此之外,该模型在 ImageNet 鲁棒性测试集上有更好的效果,它相比之前的 SOTA 模型能应对更多特殊情况。 ImageNet 需要更多的大数据
EfficientNet是谷歌开源的缩放模型，基于AutoML开发， 初登场就刷新了ImageNet的纪录，准确度为84.4%（top-1）和97.1%（top-5），并且模型更小更快，效率提升达10倍之多。对于这一模型，量子位做过详细的解读：https://mp.weixin.qq.com/s/DCRpBUJE98ckZnrouuVo6Q 第二步，在一个更大规模的数据集上，用...