该工作主要聚焦于大规模数据集蒸馏,因此选用了 ImageNet-Tiny 和 ImageNet-1K 两个相对较大的数据集进行实验。对于骨干网络,本文采用 ResNet-{18, 50, 101} 、ViT-Tiny 和自己构建的 BN-ViT-Tiny 作为目标模型结构。对于测试阶段,跟之前工作相同,文本通过从头开始训练模型来评估压缩后数据集的质量,并报告 Image...
Imagenet-1K与Imagenet-21K是两个规模庞大的图像数据集，各自在深度学习领域有着独特地位与应用。Imagenet-1K源自于2012年ISLVRC数据集，它汇集了约1281167张训练图像，每张都标注了类别，验证集则包含50000张图片，带有标签。最终的测试集则由100000张图像组成，覆盖了1000个不同的类别。相比之下，Imagene...
解读: ResNet 模型是在 ImageNet 2012,可以称为 ImageNet-1k 数据集上训练的,有 1.28M 张训练图片,50k 张验证图片,以及 100k 张测试图片。 we also note that the 18-layer plain/residual nets are comparably accurate, but the 18-layer ResNet converges faster. 解读: 从上图,确实可以看出 ResNet-18...
数据集地址:Complex Dataset Distillation (Comp-DD)|数据集蒸馏数据集|图像分类数据集 二、让我们一起看一下Comp-DD 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...
1.准备数据集:将图像数据转换为统一的格式,并去除重复和损坏的图像。可以使用第三方工具或自己编写代码进行数据预处理。 2.划分数据集:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于模型调优,测试集用于评估模型性能。 3.模型训练:使用训练集训练模型,通常采用反向传播算法进行优化。可以选择...
ImageNet 1K数据集:ImageNet 数据集中使用率最高的子集是ImageNet 1K数据集,它是大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 2012-2017 图像分类和定位数据集,因此也被称为ImageNet ILSVRC数据集。该数据集有1000 个分类,包含 1,281,167 个训练图像、50,000 个验证图像和 100,000 个测试图像。我们经常讲的某个模型的精度...
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顶尖的V-JEPA模型在标准基准测试中表现出色,与以往领先的视频模型相媲美甚至超越。这一突破为机器智能指明了一个有前途的方向,可能会引起从事人工智能研究和开发的人的兴趣。 自动总结 - 发布了V-JEPA,一种通过观看视频教机器理解和模拟物理世界的方法。 - V-JEPA视觉模型通过自监督学习的特征预测目标进行训练,...