最近,谷歌等机构发现: 性能不好的微调模型先不要扔,求一下平均权重! 就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下,提高模型的准确性和鲁棒性。 比如,研究人员就使用该方法创造了ImageNet1K的新纪录:90.94%。 将它扩展到多个图像分类以及自然语言处理任务中,也能提高模型的分布外性能,并改善新下游任务的零样本性能。
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。
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])的确切分布未知,并且很可能ImageNet-1K和这些大规模数据集之间存在分布偏移...
第二步,解压ImageNet 1k数据集:创建解压批处理文件:unpack_imagenet.sh train=true val=true# Download/unzip trainif["$train"=="true"];then#wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_train.tar # download 138G, 1281167 imagesmkdir train&&mv ILSVRC2012_img_train.tar train/&&cd...
online tokenizer使iBOT能够在特征表示方面获得优异的性能。具体而言,iBOT将k-NN、linear probing和微fine-tuning设置下的ImageNet-1K分类基准分别提高到77.1%、79.5%和83.8%(使用ViT Base/16),比之前的最佳结果高出1.0%、1.3%和0.2%。 当使用ImageNet-22K进行预训练时,使用ViT-L/16的iBOT可实现81.6%的linear ...
在深度学习和计算机视觉领域,ImageNet-1k数据集无疑是一个宝贵的资源。为了更高效地进行图像分类、检测或分割等任务的开发,借助强大的工具也是至关重要的。今天,我们将介绍如何在Linux环境下下载并解压ImageNet-1k数据集,并推荐您体验百度智能云文心快码(Comate)——一个强大的AI编码助手,它能够帮助您更高效地编写和...
imagenet-1k是 ISLVRC2012的数据集,训练集大约是1281167张+标签,验证集是50000张图片加标签,最终打分的测试集是100000张图片,一共1000个类别。 imagenet-21k是WordNet架构组织收集的所有图片,大约1400万张,2…
就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下,提高模型的准确性和鲁棒性。 比如,研究人员就使用该方法创造了ImageNet1K的新纪录:90.94%。 将它扩展到多个图像分类以及自然语言处理任务中,也能提高模型的分布外性能,并改善新下游任务的零样本性能。 而这个方法还有一个有趣的名字,叫Module soup—— ...
Comp-DD数据集:通过从 ImageNet-1K 中选择十六个子集构建而成,其中包含八个简单子集和八个困难子集。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 2024-10-23,由新加坡国立大学和卡内基梅隆大学的研究团队等提出了一种新的数据集蒸馏方法EDF(Emphasize Discriminative Features),它通过Grad-CAM激活图增强合成...
为了比较公平对比上述8种图像增广方法效果,图像分类模型库PaddleClas复现了上述8种方法,并且在ImageNet-1K分类数据集,相同的实验环境下对比了这些方法的效果,精度指标如下图所示,从图中可以看出两点:(1)与标准变换相比(baseline),采用数据增广方法,普遍可以提升分类效果,最好的情况下可以提升1%。(2)图像混叠类mixup、...