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。
tar -xzvf imagenet_1k.tar.gz 这个命令会解压名为imagenet_1k.tar.gz的文件到当前目录。解压后,您应该能看到一个名为imagenet_1k(或类似名称)的文件夹,里面包含了所有类别的图像。 数据集结构 ImageNet-1k数据集通常具有层次化的目录结构,每个类别都对应一个子目录,子目录中包含了属于该类别的所有图像。例如:...
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)以及密集预测任务(语义分割和深度估计)上评估我们的方法。 3.1 Accessing ...
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 probing精度和86.3%的微调精度,两者均比以前的最佳结果高0...
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。 而这个方法还有一个有趣...
ImageNet数据是CV领域非常出名的数据集,ISLVRC竞赛使用的数据集是轻量版的ImageNet数据集。ISLVRC2012是非常出名的一个数据集,在很多CV领域的论文,都会使用这个数据集对自己的模型进行测试。 在一些论文中,有的人会将这个数据叫成ImageNet 1K 或者ISLVRC2012,两者是一样的。“1 K”代表的是1000个类别。用这个数...
Imagenet-1K与Imagenet-21K是两个规模庞大的图像数据集，各自在深度学习领域有着独特地位与应用。Imagenet-1K源自于2012年ISLVRC数据集，它汇集了约1281167张训练图像，每张都标注了类别，验证集则包含50000张图片，带有标签。最终的测试集则由100000张图像组成，覆盖了1000个不同的类别。相比之下，Image...
以下是使用imagenet 1k的步骤: 1.下载和安装imagenet 1k数据库。您可以从Google Cloud Storage或Open Images数据集中下载数据库。安装过程需要一些时间,具体取决于您的计算机配置。 2.准备您的深度学习模型。您可以使用TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架来构建和训练您的模型。确保您的模型能够处理大型图像数据。 3...
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...
首先,我们需要加载Vaihingen数据集,并进行预处理以准备输入ResNet50模型的图像数据。下面是加载和预处理数据的示例代码: importnumpyasnpfromPILimportImage# 加载数据image=Image.open('vaihingen_image.png')label=Image.open('vaihingen_label.png')# 转换为numpy数组image=np.array(image)label=np.array(label)# ...