解决:我们提出了一个非常简单且通用的解决方案,名为Proteus,可以在不访问原始训练数据的情况下,将基础模型在ImageNet-1K上蒸馏成较小的等效模型。 优点:(1) 低训练成本(类似于在ImageNet-1K上进行的DeiT蒸馏); (2) 强大的性能(类似于使用大量数据训练的基础模型); (3) 优秀的泛化能力(在DINOv2、CLIP、SynCLR...
但与TinyCLIP[8]等方法不同的是,我们选择在规模更小的数据集——ImageNet-1K上进行训练,而不是采用原基础模型的巨型数据集。 在ImageNet-1K上的知识迁移仍然存在两个关键问题:(1) 那些未公开数据集(例如WIT400M [1],LVD-142M [2])的确切分布未知,并且很可能ImageNet-1K和这些大规模数据集之间存在分布偏移...
我们在ImageNet-1K的训练集上进行预训练,该数据集包含约120万张图像,分布在1000个类别中。默认情况下,Proteus 是从具有相同patch大小的基础模型中蒸馏出来的。按照DINOv2和 SynCLR的设置,我们在分类任务(ImageNet-1K 和12个细粒度分类数据集)以及密集预测任务(语义分割和深度估计)上评估我们的方法。 3.1 Accessing ...
ImageNet1K数据集压缩20倍，Top1精度首次超过60%标志着大规模数据集蒸馏的转折点，这一成果主要由MBZUAI和CMU团队的SRe2L框架实现。以下是关键点的详细解答：关键性突破：ImageNet1K数据集的压缩实现了前所未有的突破，Top1精度首次超过60%。这一突破标志着大规模数据集蒸馏技术的一个重要转折点。SRe2L...
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% 的精度...
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...
要计算 ImageNet-1K 数据集图像的均值和标准差,我们可以按照以下步骤进行: 1. 加载数据集:使用深度学习框架(如 PyTorch)提供的工具加载 ImageNet-1K 数据集。 2. 遍历数据集:逐张读取数据集中的图像。 3. 计算均值和标准差:对所有图像的每个通道(通常是 RGB 三个通道)分别计算像素值的均值和标准差。 代码示...
性能不好的微调模型先不要扔,求一下平均权重! 就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下,提高模型的准确性和鲁棒性。 比如,研究人员就使用该方法创造了ImageNet1K的新纪录:90.94%。 将它扩展到多个图像分类以及自然语言处理任务中,也能提高模型的分布外性能,并改善新下游任务的零样本性能。 而这个方法还有一个有趣...
上表展示了ImageNet-1K上微调的结果,iBOT通过ViT-S/16和ViTB/16分别达到82.3%和83.8%的Top-1精度。 上表展示了ImageNet-22K上预训练之后,在ImageNet-1K上的微调实验结果。使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别...
在深度学习和计算机视觉领域,ImageNet-1k数据集无疑是一个宝贵的资源。为了更高效地进行图像分类、检测或分割等任务的开发,借助强大的工具也是至关重要的。今天,我们将介绍如何在Linux环境下下载并解压ImageNet-1k数据集,并推荐您体验百度智能云文心快码(Comate)——一个强大的AI编码助手,它能够帮助您更高效地编写和...