imagenet10 2 2209班陈 CC0 计算机视觉 1 3 2024-11-29 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 imagenet-10.zip imagenet-10.zip (268.65M) 下载反馈建议功能升级啦! •预置高频标签帮你快速锁定问题 •在线交流、邮件、电话,随你选择Hidden...
ImageNet10%数据集上的小样本分类精度上达到目前业界最高水平。可实现一个模型在众多场景规模化复制,多行业受益。盘古NLP大模型可以实现一个AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制,减少对数据标注的依赖,让AI开发由作坊式转变为工业化开发的新模式。 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o...
就神经网络方面而言，ImageNet 过于庞大，在计算资源不足的情况下，耗费的运行时间过长，而 CIFAR-10 又太小，有时候无法满足需求。于是，本文提出一种方法，将从 CIFAR-10 中选出的图像与 ImageNet 中下采样得到的图像相结合，编译出了 CINIC-10，可以替代 CIFAR-10。CINIC-10 可以直接替代 CIFAR-10。由于 CI...
于是,本文提出一种方法,将从 CIFAR-10 中选出的图像与 ImageNet 中下采样得到的图像相结合,编译出了 CINIC-10,可以替代 CIFAR-10。 CINIC-10 可以直接替代 CIFAR-10。由于 CIFAR-10 太小(太简单),而 ImageNet 又太大(太难),所以我们将 CINIC-10 编译为基准数据集。虽然 ImageNet32 和 ImageNet 64 比 ...
Jeremy Howard等几位教授领衔的fast.ai当前专注于深度学习加速,在ImageNet数据集上用128块V100 GPU训练 ResNet-50模型的最短时间为18分钟。 然而,最近BigGAN、NASNet、BERT等模型的出现,预示着训练更好精度的模型需要更强大的计算资源。可以预见,在未来随着模型的增大、数据量的增加,深度学习训练加速将变得会更加重要...
这个问题同 MNIST 一样已经得到解决,但坦率来讲,相比CIFAR-10现下人们对于 ImageNet (图像识别目前最大的数据库)更感兴趣。在这层意义上,CIFAR-10并非是一个“真正”的问题,但是对于一个新算法来说这不是一个糟糕的基准。 工业界对卷积网络更加广泛的采用还需要什么条件?卷积网络的训练和建立所需的软件会变得更...
10个数据集的测试集标签错误可在官网查看:labelerrors.com。 图1:MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, Caltech-256,ImageNet, QuickDraw图像数据集标签错误的示例。所有10个数据集(包括IMDB, Amazon Reviews, 20News, AudioSet等文本音频数据集)的标签错误,可以在labelerrors.com上找到。 表1:测试集标签错误在常见的...
ImageNet 是计算机视觉领域常用的数据集之一。 在图像分类、目标分割和目标检测中有着无法撼动的地位。 ImageNet 最初是由李飞飞等人在 CVPR 2009 年发表的论文——「ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database」中发布的。 多年来,ImageNet 的相关论文对业内有极大的影响。 截至到当前,Google Scholar...
tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir','/tmp/cifar10_data',"""Path to the CIFAR-10 data directory.""") tf.app.flags.DEFINE_boolean('use_fp16',False,"""Train the model using fp16.""")# Global constants describing the CIFAR-10 data set.IMAGE_SIZE = cifar10_input.IMAGE_SIZE ...
关联比赛: CVPR2021 安全AI挑战者计划第六期:ImageNet无限制对抗攻击 前言 此套方案是初赛榜三,复赛榜一,决赛榜十的方案。如有任何问题,欢迎联系邮箱zj_zhangjie@zju.edu.cn 比赛的理解 本次比赛的设定不同于传统的对抗攻击场景,存在以下挑战: (1)对攻击场景的设定是比传统黑盒攻击更难的无盒攻击,即攻击者不...