使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
大规模数据蒸馏:ImageNet-1K压缩20倍,Top-1精度首超60% 该工作是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架 过去几年,数据压缩或蒸馏任务引起了人们的广泛关注。通过将大规模数据集压缩成具有代表性的紧凑子集,数据压缩方法有助于实现模型的快速训练和数据的高效存储,同时保留原始数据集中的重要信息。数据压缩在...
该工作是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架,可以将 Imagenet-1K 原始的 1.2M 数据样本压缩到 0.05M (压缩比 1:20),使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的 60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的...
使用vanilla ViT-Huge模型,在ImageNet-1K上进行微调时,实现了87.8%的Top-1精度。这比以前所有只使用ImageNet-1K数据的结果都要好。 作者还评估了迁移到目标检测、实例分割和语义分割的结果。在这些任务中,MAE的预训练比其监督的预训练取得了更好的结果,更重要的是,本文的方法通过扩展模型观察到了显著的性能收益。
ImageNet-1K数据集的压缩实现了关键性突破，Top-1精度首次超过60%，标志着大规模数据集蒸馏的转折点。MBZUAI和CMU团队的研究成果SRe2L是首个成功处理高分辨率大规模数据集压缩的框架，它将原始的1.2M样本压缩至0.05M（压缩比20倍），并且在保持高精度的同时，显著降低了训练成本和内存需求。这一创新...
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...
ImageNet的评价指标是固定的,大家都使用top1 、top5等;3. 可以直接看出你修改的模型结构到底有没有提高。 本数据集包含了2种形式的,一种是 ILSVRC2012_val_list.txt + ILSVRC2012_val.zip 适合PaddleClas等使用。另一种是ImageFolder形式,PaddlePaddle和Pytorch都支持这种通用的Imagenet格式。 ImageNet-1000.zip ...