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。
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% 的精...
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。
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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...
此外,遵循Swin和ConvNeXt的做法,我们还对在224 × 224分辨率下训练的InceptionNeXt-B进行了微调,调整至384 × 384分辨率并训练30个epoch。我们可以看到,InceptionNeXt-B在保持竞争性准确率的同时,获得了比ConvNeXt-B更高的训练和推理吞吐量。 除了4-stage框架,另一个显著的是ViT风格的等异性架构,其只有一个stage...
Vaihingen数据集是一个用于图像分割的常用数据集,其中包含高分辨率的航拍图像以及对应的标注数据。该数据集被广泛用于评估各种图像分割算法的性能。我们将使用ResNet50模型对Vaihingen数据集进行语义分割,以实现对图像中每个像素的分类。 安装相关库 在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库,以便进行图像分割任务。使用以下...
该数据集的来源包括CT ECO、USGS、LINZ和SpaceNet等不同提供者。它由494个图像块组成,来自六个国家,分别是美国、苏丹、新西兰、墨西哥、中国和巴西,每个国家都有独特的地形类型,分辨率为0.3米。检测类别包括配电塔(DT)和输电塔(TT),分别...
该数据集的来源包括CT ECO、USGS、LINZ和SpaceNet等不同提供者。它由494个图像块组成,来自六个国家,分别是美国、苏丹、新西兰、墨西哥、中国和巴西,每个国家都有独特的地形类型,分辨率为0.3米。检测类别包括配电塔(DT)和输电塔(TT),分别为DT和TT提供了16,418个和1,385个真实框。
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...