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...
Quoc Le：我原本以为 ImageNet 的 top-1 准确率 85% 就到头了，现在看来，这个上限难以预测。近日，谷歌大脑研究科学家、AutoML 鼻祖 Quoc Le 发文表示，他们提出了一种新的半监督学习方法，可以将模型在 ImageNet 上的 top-1 准确率提升到 90.2%，与之前的 SOTA 相比实现了 1.6% 的性能提升。这一成果刷...
该工作是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架,可以将 Imagenet-1K 原始的 1.2M 数据样本压缩到 0.05M (压缩比 1:20),使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精...
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。 下图则是ImageNet Top-1准确率近五年的详细提升路线图。 这篇...
ViT-G/14 在 ImageNet 数据集上实现了 90.45% 的 Top-1 准确率,成为新的 SOTA。此外,在 ImageNet-v2 上,ViT-G/14 比基于 EfficientNet-L2 的 Noisy Student 模型提升了 3%。在 ReaL 数据集上,ViT-G/14 略微优于 ViT-H 和 BiT-L,再次表明 ImageNet 分类任务性能可能达到了饱和点。在 ObjectNet ...
ViT-G/14在ImageNet上达到90.45%的top-1精度,设置新的艺术状态。在ImageNet-v2上,ViT-G/14比基于EfficientNet-L2的Noisy Student模型改进了3%。对于ReaL, ViT-G/14仅比ViT-H和BiT-L略胜一筹,这再次表明ImageNet分类任务很可能达到饱和点。对于ObjectNet来说,ViT-G/14比BiT-L表现要好很多,比Noisy Student好...
摘要:近日,谷歌大脑研究科学家、AutoML 鼻祖 Quoc Le 发文表示,他们提出了一种新的半监督学习方法,可以将模型在 ImageNet 上的 top-1 准确率提升到 90.2%,与之前的 SOTA 相比实现了 1.6% 的性能提升。 这一成果刷新了 Quoc Le 对于 ImageNet 的看法。2016 年左右,他认为深度学习模型在 ImageNet 上的 top...
ImageNet-1K数据集的压缩实现了关键性突破，Top-1精度首次超过60%，标志着大规模数据集蒸馏的转折点。MBZUAI和CMU团队的研究成果SRe2L是首个成功处理高分辨率大规模数据集压缩的框架，它将原始的1.2M样本压缩至0.05M（压缩比20倍），并且在保持高精度的同时，显著降低了训练成本和内存需求。这一创新...
VOLO 是第一个在 ImageNet 上无需额外数据达到 87.1% top-1 准确率的模型,进一步拉近了视觉 Transformer 与最顶级 CNN 模型的性能距离。 近十年来,计算机视觉识别任务一直由卷积神经网络(CNN) 主导。尽管最近流行的视觉 Transformer 在基于 self-attention 的模型中显示出巨大的潜力,但是在没有提供额外数据的情况下...
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