根据标准COCO数据集[17]的大小分类标准,尺寸小于或等于像素的目标被认为是小型,尺寸大于像素但小于或等于像素的目标被认为是中型,尺寸大于像素的目标被认为是大型。在ETDII数据集中,有12,713个小型目标,其中6,342个小于或等于像素;有4,723...
您可以使用Python中的OpenCV库或第三方库来下载和加载数据库。确保您的计算机有足够的存储空间来存储数据库。 4.训练您的模型。使用您选择的深度学习框架,将imagenet 1k数据库用作训练数据集,训练您的模型。您可以调整模型的超参数以优化性能。 5.使用您的模型进行分类。使用测试集中的图像来测试您的模型,并使用...
利用提出的STL框架,基于FAN-L-Hybrid(77.3M参数)的最好的模型在ImageNet-1K和ImageNet-C上分别实现了84.8%的Top-1准确率和42.1%的mCE,为ImageNet-A(46.1%)和ImageNet-R(56.6%)设置了新的最先进状态,同时不使用额外数据,明显优于原始FAN。STL框架在诸如语义分割等下游任务上也表现出显著增强的性能,相对于对照...
在ImageNet数据集上进行的实验表明,Swin Transformer模型的性能优于VIT模型。例如,在ImageNet-1K上,Swin Transformer模型的Top-1准确率为87.4%,而VIT模型的Top-1准确率为85.8%。 二、VIT模型和Swin Transformer模型的联系 尽管VIT模型和Swin Transformer模型在细节上有很大的不同,但它们都是基于Transformer架构的模型,...
随后,将三轮池化应用于不同大小和尺度的特征图。将池化特征图的展平特征向量 Reshape 为具有相同大小和尺度的新特征图。作者设计的主干网络SCAResNet,将前述创新模块整合到ResNet[7]中,在杜克大学发布的电力传输和配电基础设施图像数据集[8]上取得了有希望的结果。
数据集。对于图像分类任务,作者在ImageNet-1K(IN-1K),ImageNet-C(IN-C),ImageNet-A(IN-A)和ImageNet-R(IN-R)上测试模型性能和鲁棒性。IN-C包含来自噪声、模糊、天气和数字类别等自然损坏的自然损坏,广泛用于评估模型对转移分布数据的鲁棒性。IN-A和IN-R由与ImageNet训练分布不同的图像组成,如自然对抗示例...
数据集。对于图像分类任务,作者在ImageNet-1K(IN-1K),ImageNet-C(IN-C),ImageNet-A(IN-A)和ImageNet-R(IN-R)上测试模型性能和鲁棒性。IN-C包含来自噪声、模糊、天气和数字类别等自然损坏的自然损坏,广泛用于评估模型对转移分布数据的鲁棒性。IN-A和IN-R由与ImageNet训练分布不同的图像组成,如自然对抗示例...
随后,将三轮池化应用于不同大小和尺度的特征图。将池化特征图的展平特征向量 Reshape 为具有相同大小和尺度的新特征图。作者设计的主干网络SCAResNet,将前述创新模块整合到ResNet[7]中,在杜克大学发布的电力传输和配电基础设施图像数据集[8]上取得了有希望的结果。