ImageNet是CV领域非常出名的数据集, 其中ISLVRC2012数据集是Large Scale Visual Recognition Challenge 2012所用的数据集,包括: 训练数据集ILSVRC2012_img_test.tar,里面包括1000类共计1,281,167张图片,大约138G 验证数据集ILSVRC2012_img_val.tar,里面包括1000类每类50张图片,一共50000张图片,大约6.3G 由于ISLVRC...
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...
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。
针对这些问题,新论文通过解耦数据生成和模型训练两个步骤,提出了一个三阶段数据集蒸馏算法,蒸馏生成新数据过程只依赖于在原始数据集上预训练好的模型,极大地降低了计算量和显存需求。 解决方案核心思路 之前很多数据集蒸馏方法都是围绕样本生成和模型训练的双层优化 (bi-level optimization) 来展开,或者根据模型参数轨迹...
新论文通过解耦数据生成和模型训练两个步骤,提出了一个三阶段数据集蒸馏算法,蒸馏生成新数据过程只依赖于在原始数据集上预训练好的模型,极大地降低了计算量和显存需求。 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...
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...
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...
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、...