现有视觉基础模型例如CLIP[1], DINOv2[2], SynCLR[3]通常是在巨额数据量(CLIP-400M, DINOv2-142M, SynCLR-600M)下训练得到的,这不仅对训练资源有着非常大的需求,同时这些数据集也处于未公开的状态,让训练视觉基础模型非常困难。我们本次工作就...
我们首先介绍了在减轻Dataset Bias方面所做的努力,以便Proteus能够通过模仿预训练基础模型的行为,有效地转移其通用的表征。然后,我们提出了包含多层次学习目标的Proxy Task,以确保模型在各种任务中的应用。 2.1 Proxy Dataset 在常规知识蒸馏的设置中,通常会引入KL divergence Loss来计算学生网络预测结果和教师网络预测结果...
现有视觉基础模型例如CLIP[1],DINOv2[2], SynCLR[3]通常是在巨额数据量(CLIP-400M, DINOv2-142M, SynCLR-600M)下训练得到的,这不仅对训练资源有着非常大的需求,同时这些数据集也处于未公开的状态,让训练视觉基础模型非常困难。我们本次工作就是为了解决这个问题,我们仅在ImageNet-1K的1.2M图像上训练就可以...
可以发现,虽然改进不如图像分类中的效果明显,但在多数任务下,greedy soup都可以相较最好的单个模型提高性能。 当然,作者也指出,module soup在适用性等方面存在局限,比如现在测试的都是在大型异构数据集上预先训练的模型,在这些模型之外,效果并不是非常明显。 最后,知乎网友@宫酱手艺人表示,其实这样的模型参数平均是一...
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。
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。
单机单卡在imagenet 1k数据集上训练yolov5m-cls模型,每轮(Epoch)耗时 36分钟, 90轮共计54小时,对比4卡 A100的训练时间10:06小时,预测8卡3060 12G训练在imagenet 1k数据集上分类模型时间要远低于4卡A100(该结论待找机器验证)。 4xA100训练耗时 训练完成 ...
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。用这个数据测试模型结构是很方便的。有几点原因:1.很多的论文都使用了此数据集,跟其他模型比较时,...
1、效率:合成的数据集通常比原始数据集小得多,这使得模型训练更快,需要的存储和计算资源也更少。 2、可转移性:蒸馏后的数据集可以在不同的模型架构之间转移,有助于在不同的模型之间共享知识。 3、隐私保护:通过从原始数据中提取关键信息,可以在不泄露个人数据的情况下训练模型,有助于保护隐私。
首先,我们需要加载Vaihingen数据集,并进行预处理以准备输入ResNet50模型的图像数据。下面是加载和预处理数据的示例代码: importnumpyasnpfromPILimportImage# 加载数据image=Image.open('vaihingen_image.png')label=Image.open('vaihingen_label.png')# 转换为numpy数组image=np.array(image)label=np.array(label)# ...