我们在ImageNet-1K的训练集上进行预训练,该数据集包含约120万张图像,分布在1000个类别中。默认情况下,Proteus 是从具有相同patch大小的基础模型中蒸馏出来的。按照DINOv2和 SynCLR的设置,我们在分类任务(ImageNet-1K 和12个细粒度分类数据集)以及密集预...
但与TinyCLIP[8]等方法不同的是,我们选择在规模更小的数据集——ImageNet-1K上进行训练,而不是采用原基础模型的巨型数据集。 在ImageNet-1K上的知识迁移仍然存在两个关键问题:(1) 那些未公开数据集(例如WIT400M [1],LVD-142M [2])的确切分布未...
下载ImageNet-1k数据集 ImageNet-1k数据集并不直接提供一个完整的下载链接,因为它包含大量的图像文件。然而,您可以通过访问ImageNet的官方网站注册并获取访问权限,然后使用其提供的API或同步工具下载数据集。但出于教学目的,这里我们假设您已经有了下载链接或数据集文件。 假设您已经有了包含所有图像的压缩文件(如.tar....
ImageNet是CV领域非常出名的数据集, 其中ISLVRC2012数据集是Large Scale Visual Recognition Challenge 2012所用的数据集,包括: 训练数据集ILSVRC2012_img_test.tar,里面包括1000类共计1,281,167张图片,大约138G 验证数据集ILSVRC2012_img_val.tar,里面包括1000类每类50张图片,一共50000张图片,大约6.3G 由于ISLVRC...
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。数据压缩在研究和应用中的重要性不可低估,因为它在处理大量数据的过程...
优点:(1) 低训练成本(类似于在ImageNet-1K上进行的DeiT蒸馏);(2) 强大的性能(类似于使用大量数据训练的基础模型);(3) 优秀的泛化能力(在DINOv2、CLIP、SynCLR上验证)。 1. Introduction 通过在多样且庞大的数据集上进行广泛的预训练,视觉基础模型[1,2,3,4]在计算机视觉领域取得了显著进展,旨在学习全面且多...
具体来说,本文提出了一种新的数据集压缩框架,称为挤压、恢复和重新标记 (SRe2L),如下图所示,该框架在训练过程中解耦模型和合成数据双层优化为两个独立的操作,从而可以处理不同规模的数据集、不同模型架构和高图像分辨率,以实现有效的数据集压缩目的。
一、玩转ImageNet数据集 ImageNet数据集包括14197122张图片,21841类,也就是传说中的1500万张图片,20000类!大约1TB数据。 下载网址:https://image-net.org/download.php 也可参考这个项目万里长征第一步--玩转ImageNet 1K数据集 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...
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%的精度,打破了此前CoAtNet保持的90.88%,同时在推理阶段还减少了25%的FLOPs。
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中的所有图像生成Grad-CAM激活图,然后计算每个图像中激活值高于预定义阈值(0.5)的像素百分比,以此作为图像复杂性的衡量标准。基于...