DINOv2 在私有的大规模数据集 LVD-142M 上进行训练,我们利用预训练的 DINOv2 作为教师模型,在 ImageNet-1K 上训练一个随机初始化的网络。 3.1.1 Target Model: ViT-S Proteus-S 在不同任务上明显优于其他baseline方法,并且在训练数据远少于 Oracle...
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 YOLOv5x-cls模型训练 结论:感觉模型大了,例如,48.1M...
即使使用tiny模型:SwinTransformer_tiny_patch4_window7_224,也要100多个小时,也就是100多点GPU训练点卡。 它的训练速度为:SwinTransformer_large_patch4_window12_384的ips为13 SwinTransformer_tiny_patch4_window7_224的ips为97 因此我们开始寻找其它模型。 最终选型PP-LCNet模型 PP-LCNet是飞桨轻量明星模型,其最...
首先是微调CLIP和ALIGN,这两个模型在图像-文本对上进行了对比损失预训练。 结果经过module soup操作后,两者在分布内和自然分布转移(distribution shifts)测试集上的表现都比最佳的单个微调模型性能更佳。 △ 左为CLIP,右为ALIGN 然后是在JFT数据集上预训练的ViT-G模型。 也就是它在ImageNet1K数据集实现了90.94%的...
注:MAE解码器仅在预训练阶段用于图像重建,编码器则用来生成用于识别的图像表达。因此,解码器的设计可以独立于编码设计,具有高度的灵活性。在实验过程中,我们采用了窄而浅的极小解码器,比如默认解码器中每个token的计算量小于编码器的10%。通过这种非对称设计,token的全集仅被轻量解码器处理,大幅减少了预训练时间。
因此,解码器架构可以以独立于编码器设计的方式灵活设计。作者用非常小的解码器进行实验,比编码器更窄、更浅。例如,默认解码器处理每个token的计算量为编码器的10%以下。通过这种非对称设计,全套token仅由轻量级解码器处理,这大大减少了预训练时间。 Reconstruction target...
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。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...
作者的模型使用STL训练,在不需要额外使用ImageNet-1K数据的情况下,在out-of-distribution数据集上创下了新记录。最佳模型在ImageNet-A上实现了46.1%的鲁棒准确率,在ImageNet-R上实现了56.6%的鲁棒准确率,如图1所示。 在下游任务的实验中,证明了 Backbone 模型的改进性能可以迁移到语义分割和目标检测。
所有实验都在一台配备有NVIDIA GeForce RTX 3060笔记本电脑GPU的计算机上进行。模型训练基于PyTorch [18],核心代码建立在MMdetection [19]之上。使用了来自ImageNet[20]的预训练模型。 所有模型都采用随机梯度下降(SGD)优化器进行训练,动量为...