Tiny ImageNetv2 is a subset of the ImageNetV2 (matched frequency) dataset by Recht et al. ("Do ImageNet Classifiers Generalize to ImageNet?") with 2,000 images spanning all 200 classes of the Tiny ImageNet dataset. It is a test set achieved by collecting images of joint classes of Tin...
imagenetv2-<test-set-letter>-<revision-number> for instance,imagenetv2-b-31. TheThreshold0.7,MatchedFrequency, andTopImageshave test set lettersa,b, andc, respectively. The current revision numbers for the test sets areimagenetv2-a-44,imagenetv2-b-33,imagenetv2-c-12. We refer to our ...
如果使用ImageNet数据集本身提供的22k版本进行微调,大规模的ViTAE模型还可以有1.0%左右准确的提升。此外,仅仅使用ImageNet-1K数据集进行训练时,我们所提出的ViTAE-H(644M)模型在ImageNet-Real数据集上达到了91.2%的分类准确度,超过了使用额外数据进行训练的3B规模的ViT-G[6]模型,在目前已知方法中排名世界第一。[htt...
MobileNetV2的初始化参数通常使用预训练模型来加载,该预训练模型是在ImageNet数据集上进行预训练得到的。加载预训练模型可以得到一个在大规模图像分类任务上已经有效训练好的MobileNetV2网络,可以在此基础上进行微调或迁移学习。 预训练模型的初始化参数包括各个卷积层和批归一化层的权重和偏置。这些参数是通过大规模图像...
results-imagenetv2-matched-frequency.csv57.34 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Ross Wightman提交于3年前.Add convnext_nano and few cs3 models to existing results tables model,top1,top1_err,top5,top5_err,param_count,img_size,crop_pct,interpolation,top1_diff,top5_diff,rank_diff ...
本文的单个预训练模型可以微调,在 ImageNet 上达到 86.5%,在具有挑战性的 Something Something-v2 视频基准上达到 75.3%。此外,该模型可以通过丢弃 90% 的图像和 95% 的视频patch来学习,从而实现极快的训练。 1. 论文和代码地址 论文名称:OmniMAE: Single Model Masked Pretraining on Images and Videos ...
Hi, I'm trying to use the supplied checkpoint with the following flags: Namespace(batch_size=64, benchmark_log_dir=None, bigquery_data_set='test_benchmark', bigquery_metric_table='benchmark_metric', bigquery_run_table='benchmark_run', da...
应用在目标检测任务上,基于 MobileNet V2的SSDLite 在 COCO 数据集上超过了 YOLO v2,并且大小小10倍速度快20倍: 6)总结 1、CNN 在 CV 领域不断突破,但是深度模型前端化还远远不够。目前 MobileNet、ShuffleNet参数个位数(单位 M ),在ImageNet 数据集上,依 top-1 而论,比 ResNet-34,VGG19 精度高,比 Res...
据作者称,这是脉冲神经网络(SNN)首次在ImageNet上实现80%以上的准确率!Spikformer V2:脉冲神经网络新工作,引入自注意力、自监督学习、补充卷积层,性能表现SOTA!代码即将开源! 点击关注@CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 dinov2/configs/train/vitl16_short.yaml Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -1,6 +1,6 @@ # this corresponds to the default config train: dataset_path: ImageNet:split=TRAIN batch_size_per_gpu: 64 batch_size_per_gpu: 32...