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 ...
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。
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。
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。
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...
在full ImageNet-1K 数据集上的结果 可以看到,在相同 IPC 情况下,本文实验结果远超之前方法 TESLA。同时,对于该方法蒸馏得到的数据集,当模型结构越大,训练得到的精度越高,体现了很好的一致性和扩展能力。 下图是性能对比的可视化结果,可以看到:对于之前方法 TESLA 蒸馏得到的数据集,当模型越大,性能反而越低,这对...
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...
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...
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...
Imagenet-1K与Imagenet-21K是两个规模庞大的图像数据集，各自在深度学习领域有着独特地位与应用。Imagenet-1K源自于2012年ISLVRC数据集，它汇集了约1281167张训练图像，每张都标注了类别，验证集则包含50000张图片，带有标签。最终的测试集则由100000张图像组成，覆盖了1000个不同的类别。相比之下，Image...