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...
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...
unzip(如果数据集是zip格式,但通常ImageNet不是) 足够的磁盘空间(ImageNet-1k数据集大约需要150GB的存储空间) 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。
这一方法的意义在于,它能够显著提升在如ImageNet-1K这样的复杂数据集上的数据集蒸馏效果,为数据集蒸馏领域提供了新的研究方向和实践指导。 一、研究背景: 数据集蒸馏在 CIFAR、MNIST 和 TinyImageNet 等简单数据集上表现出强大的性能,但在更复杂的场景中难以获得类似的结果。 目前遇到困难和挑战: 1、复杂场景下的...
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...
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...
https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_classification/swin_transformer # 处理好的 ImageNet1K 数据集网盘链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1VJxz67wL96wl1fX66cPuXA?pwd=764b 提取码:764b
作者的模型使用STL训练,在不需要额外使用ImageNet-1K数据的情况下,在out-of-distribution数据集上创下了新记录。最佳模型在ImageNet-A上实现了46.1%的鲁棒准确率,在ImageNet-R上实现了56.6%的鲁棒准确率,如图1所示。 在下游任务的实验中,证明了 Backbone 模型的改进性能可以迁移到语义分割和目标检测。
直接优化小目标检测性能,不卷ImageNet-1K数据集! 传统的基于深度学习的目标检测网络在数据预处理阶段常通过调整图像大小以达到特征图中的统一尺寸和尺度。调整大小的目的是为了便于模型传播和全连接分类。然而,调整大小不可避免地导致图像中目标的变形和信息丢失。对于具有线性形状和少量像素的微小目标(如配电塔)来说,...
直接优化小目标检测性能,不卷ImageNet-1K数据集! 点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 前言传统的基于深度学习的目标检测网络在数据预处理阶段常通过调整图像大小以达到特征图中的统一尺寸和尺度。调整大...