Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet ...
上表展示了ImageNet-1K上微调的结果,iBOT通过ViT-S/16和ViTB/16分别达到82.3%和83.8%的Top-1精度。 上表展示了ImageNet-22K上预训练之后,在ImageNet-1K上的微调实验结果。使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上...
使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。 上表展示了ImageNet-1K上的无监督学习的实验结果...
使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。 上表展示了ImageNet-1K上的无监督学习的实验结果。 4.2 下游任务 Object Detection and Instance Segmentation on COCO & Seman...
上表展示了ImageNet-22K上预训练之后,在ImageNet-1K上的微调实验结果。使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。
上表展示了ImageNet-22K上预训练之后,在ImageNet-1K上的微调实验结果。使用ImageNet-22K预训练的iBOT使用ViT-B/16和ViT-L/16分别达到84.4%和86.3%的top-1精度。 Semi-Supervised and Unsupervised Learning 上表展示了ImageNet-1K上的半监督学习的实验结果。