近期,timm库作者在ResNet strikes back: An improved training procedure in timm中提出了ResNet模型的训练优化策略,基于优化的训练策略,ResNet50在ImageNet数据集上top-1 accuracy达到80.4,大幅度超过之前的baseline:76.1(+4.3)。无独有偶,torchvision团队也在近日发布了他们在优化ResNet模型训练的探索成果(How to Tr...
在ImageNet-1K上达到了90%的Top-1 Accuracy,下游的检测和分割任务上双双达到60+的水平,COCO AP box 63.8%,ADE 20k mIoU 61.0%。此外,RevCol架构依然遵循了可逆神经网络的设计范式,也就继承了可逆网络天然的节省显存的优势,文中的大部分实验均可在2080ti上完成。而节省显存这件事,对于大模型训练无疑是重要的。
利用FixRes这个简单的策略对ImageNet数据集上的SOTA进行优化,FixRes都达到了更高的accuracy: FixResNeXt-101 32x48d(224训练,320测试):top-1 acc达到86.4%,超过ResNeXt-101 32x48d所达到的85.4%; FixEfficientNet-L2(475训练,600测试):top-1 acc达到88.5%,超过Noisy Student Training (L2)所达到的88.4%; 首先,...
为了验证这套设计模式在大模型大数据下的表现,我们在RevCol上做了一个2B参数的纯CNN超大模型,且只使用了3x3的卷积核。在ImageNet-1K上达到了90%的Top-1 Accuracy,下游的检测和分割任务上双双达到60+的水平,COCO AP box 63.8%,ADE 20k mIoU 61.0%。此外,RevCol架构依然遵循了可逆神经网络的设计范式,也就继承了...
ConvNet vs Transformer, Supervised vs CLIP:Beyond ImageNet Accuracy 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2311.09215.pdf 论文聚焦 ImageNet 准确性之外的模型行为,分析了计算机视觉领域的四个主要模型:分别在监督和 CLIP 训练范式下的 ConvNeXt(作为 ConvNet 的代表)和 Vision Transformer (ViT) 。
3. 如今SOTA模型在人工评估的多标签子集上的表现在很大程度上匹配或超过了最佳专家人类的表现; 4. 有噪音的训练数据和未指定的类别可能是限制有效衡量图像分类改进的一个因素。 或许图像标签问题还得等待自然语言处理技术来解决? 参考资料: https://www.unite.ai/assessing-the-historical-accuracy-of-imagenet/...
3. 如今SOTA模型在人工评估的多标签子集上的表现在很大程度上匹配或超过了最佳专家人类的表现; 4. 有噪音的训练数据和未指定的类别可能是限制有效衡量图像分类改进的一个因素。 或许图像标签问题还得等待自然语言处理技术来解决? 参考资料: https://www.unite.ai/assessing-the-historical-accuracy-of-imagenet/...
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出。最近抽出时间来亲身实践一下用PyTorch搭建一个简单的卷积神经网络进行图像分类。 全流程主要分为数据读取与处理、网络设计、训练和测试四个部分。 数据集处理
1. 准确率(Accuracy) 图1 展示了提交给 ImageNet 挑战赛的架构的 1-crop 准确率,最左边的是 AlexNet,最右边的是 Inception -v4。最新的 ResNet 和 Inception 架构相比其他架构准确率至少高 7%。本文中,我们使用不同的颜色区分不同的架构和他们的作者,同一个网络的色系相同,例如粉色系的都是 ResNet。
Filter:untagged Edit Leaderboard RankModelTop-1 AccuracyPaperCodeResultYearTags 1 EVA (EVA-CLIP) 78.5% EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale 2022