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...
tar -xzvf imagenet_1k.tar.gz 这个命令会解压名为imagenet_1k.tar.gz的文件到当前目录。解压后,您应该能看到一个名为imagenet_1k(或类似名称)的文件夹,里面包含了所有类别的图像。 数据集结构 ImageNet-1k数据集通常具有层次化的目录结构,每个类别都对应一个子目录,子目录中包含了属于该类别的所有图像。例如:...
由于ISLVRC2012有1000类数据,所以很多论文把这个数据集叫做:ImageNet 1K。行业里面渐渐约定俗成用这个数据集来测试模型结构,或者从零开始训练一个全新的CNN主干网络(backbone)。 ImageNet的评价指标是固定的:top1 acc 和 top5 acc。基于ImageNet 1K训练的模型,很容易跟已发表的模型比较,看看性能是否有提高 下载并解...
为了比较公平对比上述8种图像增广方法效果,图像分类模型库PaddleClas复现了上述8种方法,并且在ImageNet-1K分类数据集,相同的实验环境下对比了这些方法的效果,精度指标如下图所示,从图中可以看出两点:(1)与标准变换相比(baseline),采用数据增广方法,普遍可以提升分类效果,最好的情况下可以提升1%。(2)图像混叠类mixup、...
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...
Comp-DD是一个由新加坡国立大学和卡内基梅隆大学研究团队精心构建的,用于评估和提升数据集蒸馏在复杂场景下性能的基准测试。 数据集构建 : 研究者们首先使用预训练的ResNet模型为ImageNet-1K中的所有图像生成Grad-CAM激活图,然后计算每个图像中激活值高于预定义阈值(0.5)的像素百分比,以此作为图像复杂性的衡量标准。基于...
作者的模型使用STL训练,在不需要额外使用ImageNet-1K数据的情况下,在out-of-distribution数据集上创下了新记录。最佳模型在ImageNet-A上实现了46.1%的鲁棒准确率,在ImageNet-R上实现了56.6%的鲁棒准确率,如图1所示。 在下游任务的实验中,证明了 Backbone 模型的改进性能可以迁移到语义分割和目标检测。
直接优化小目标检测性能,不卷ImageNet-1K数据集! 传统的基于深度学习的目标检测网络在数据预处理阶段常通过调整图像大小以达到特征图中的统一尺寸和尺度。调整大小的目的是为了便于模型传播和全连接分类。然而,调整大小不可避免地导致图像中目标的变形和信息丢失。对于具有线性形状和少量像素的微小目标(如配电塔)来说,...
直接优化小目标检测性能,不卷ImageNet-1K数据集! 点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 前言传统的基于深度学习的目标检测网络在数据预处理阶段常通过调整图像大小以达到特征图中的统一尺寸和尺度。调整大...
简介:英伟达开源新Backbone涨点方法STL | 让FAN Backbone直接登顶ImageNet-1K等数据集榜单 最近的研究表明,视觉 Transformer (ViTs)在out-of-distribution场景下具有很强的鲁棒性。特别是,全注意力网络(FAN)-一种ViT Backbone 网络,已经实现了最先进的鲁棒性。