JFT-300M is an internal Google dataset used for training image classification models. Images are labeled using an algorithm that uses complex mixture of raw web signals, connections between web-pages and user feedback. This results in over one billion la
抛开效果提升,对比其他自监督方法,潜在的优势是速度快、内存占用小、超参少,并且能复用NLP预训练框架和经验,方便把ViT扩展到更大规模,从而释放算力和(无标注)数据的威力。在解决被Google大规模内部标注数据集JFT-300M“卡脖子” 的问题上,自监督是唯一选项。
最终,仅仅依赖于ImageNet数据,而无需JFT-300M预训练,所提方案即可取得全面超越ResNet的性能,且参数量与计算量显著降低;与此同时,在轻量化方面,所提方法只需简单减少深度与隐含层维度即可取得优于精心设计的MobileNet系列方案的性能。强烈推荐各位同学研究一下该文。
英文别名 4-AZIDOBUTAN-1-OL | 54953-78-5 | 4-Azidobutanol | 4-Azido-1-butanol | SCHEMBL14351428 | DTXSID70480279 | USAVSXJFTZUOGV-UHFFFAOYSA-N | AKOS010056434 | BP-29692 | MS-21292 | FT-0662390 | EN300-97642 | F79369 规格或纯度 0.5M in MTBE 英文名称 4-Azidobutanol 储存温...
#闫闯的中国车长测# 迎来了2021年的第二台车:#坦克300# ,由坦克手@陈庚auto 进行长测。我们这辆坦克300没有选装绞盘和AT胎,原厂配备的韩泰万途仕S2 AS X主打低噪舒适的城市SUV轮胎,这是坦克300最“素”的状态。所以如果单纯喜欢这个硬派的外观,只把它作为纯城市用车,到底靠不靠谱?#庚我试车# ...
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