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...
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...
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...
下载ImageNet-1k数据集 ImageNet-1k数据集并不直接提供一个完整的下载链接,因为它包含大量的图像文件。然而,您可以通过访问ImageNet的官方网站注册并获取访问权限,然后使用其提供的API或同步工具下载数据集。但出于教学目的,这里我们假设您已经有了下载链接或数据集文件。 假设您已经有了包含所有图像的压缩文件(如.tar....
下载imagenet-1k数据集 第二步,解压ImageNet 1k数据集:创建解压批处理文件:unpack_imagenet.sh train=true val=true# Download/unzip trainif["$train"=="true"];then#wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_train.tar # download 138G, 1281167 imagesmkdir train&&mv ILSVRC2012_img...
简介:ImageNet-1K压缩20倍,Top-1精度首超60%:大规模数据集蒸馏转折点 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 过去几年,数据压缩或蒸馏任务引起了人们的广泛关注。通过将大规模数据集压缩成具有代表性的紧凑子集,数据压缩方法有助于实现模型的快速训练和数据的高效存储,同时保留原始数据集中的重要信息...
具体来说,本文提出了一种新的数据集压缩框架,称为挤压、恢复和重新标记 (SRe2L),如下图所示,该框架在训练过程中解耦模型和合成数据双层优化为两个独立的操作,从而可以处理不同规模的数据集、不同模型架构和高图像分辨率,以实现有效的数据集压缩目的。
1.下载和安装imagenet 1k数据库。您可以从Google Cloud Storage或Open Images数据集中下载数据库。安装过程需要一些时间,具体取决于您的计算机配置。 2.准备您的深度学习模型。您可以使用TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架来构建和训练您的模型。确保您的模型能够处理大型图像数据。 3.下载并加载imagenet 1k数据库。
imagenet-1k是 ISLVRC2012的数据集,训练集大约是1281167张+标签,验证集是50000张图片加标签,最终打分的测试集是100000张图片,一共1000个类别。 imagenet-21k是WordNet架构组织收集的所有图片,大约1400万张,2…
ImageNet数据是CV领域非常出名的数据集,ISLVRC竞赛使用的数据集是轻量版的ImageNet数据集。ISLVRC2012是非常出名的一个数据集,在很多CV领域的论文,都会使用这个数据集对自己的模型进行测试。 在一些论文中,有的人会将这个数据叫成ImageNet 1K 或者ISLVRC2012,两者是一样的。“1 K”代表的是1000个类别。用这个数...