将上面的正则化策略和缩放策略实验结果应用到ResNet提出ResNet-RS,性能全面超越EfficientNet。 使用额外的130M伪标签图片对ResNet-RS进行半监督预训练,ImageNet上的性能达到86.2%,TPU上的训练速度快4.7倍。 将通过自监督获得的ResNet-RS模型,在不同的视觉任务上进行fine-tuned,性能持平或超越SimCLR和SimCLRv2。 将3D...
DenseNet-Elastic 是一种卷积神经网络,是带有弹性块(额外的上采样和下采样)的 DenseNet 的修改版。 四、ResNet-RS ResNet-RS 是 ResNet 架构系列,在 TPU 上比 EfficientNet 快 1.7 倍,同时在 ImageNet 上实现类似的精度。 作者提出了两种新的缩放策略:(1)在可能发生过度拟合的情况下缩放模型深度(否则最好使用...
5.1 Pareto 曲线中所有 ResNet-RS 模型的详细信息 本节详细介绍 ResNet-RS Pareto 曲线中的所有模型。在表 7 中,我们观察到我们的 ResNet-RS 模型在 TPU 上的 EfficientNet Pareto 曲线上获得了 1.7x - 2.7x 的加速。 表 7. Pareto 曲线中 ResNet-RS 模型的详细信息。使用第 5 节中提到...
ResNet-RS是一个组合:改进的缩放策略,改进的训练方法,ResNet-D的修改和SE模块,表11中显示了整个工作中使用的ResNet depths and the block layerout。ResNet-50到ResNet-200使用标准配置,ResNet-270及以后主要是缩放c3和c4的块数,试图保持比例大致不变。根据经验发现,在低层增加块限制了过拟合,因为低层块的参...
针对视频分类设计的 3D ResNet RS 训练方法和架构改进的加性研究。将该训练策略扩展至视频分类任务，准确率从 73.4% 增至 77.4% (+4.0%)。ResNet-D 和 Squeeze-and-Excitation 架构变化更是进一步将性能提升到 78.2% (+0.8%)。总结 这篇对于ResNet结构的再研究，不仅仅是只提出一种好方法方法，更是...
resnet有哪些版本 resnet-rs ResNet 架构详细说明 面对梯度下降问题,我们考虑这样一个事实:现在你有一个浅层网络,你想通过向上堆积新层来建立深层网络,一个极端情况是这些增加的层什么也不学习,仅仅复制浅层网络的特征,即这样新层是恒等映射(Identity mapping)。在这种情况下,深层网络应该至少和浅层网络性能一样,...
ResNet-RS 模型在训练中使用了更少的内存，但在 TPU 上的速度是 EfficientNets 的 1.7-2.7 倍，GPU 上的速度是 EfficientNets 的 2.1-3.3 倍。在大规模半监督学习设置下，使用 ImageNet 和额外 1.3 亿伪标注图像进行联合训练时，ResNet-RS 在 TPU 上的训练速度是 EfficienrtNet-B5 的 4.7 倍，...
将通过自监督获得的ResNet-RS模型,在不同的视觉任务上进行fine-tuned,性能持平或超越SimCLR和SimCLRv2。 将3D ResNet-RS应用到视频分类,性能比baseline高4.8%。 Characterizing Improvements on ImageNet 模型的提升可以粗略地分为四个方向:结构改进、训练/正则方法、缩放策略和使用额外的训练数据。
本研究中 ResNet-RS 与原版 ResNet、EfficientNet 的 Top-1 ImageNet 准确率变化曲线。 训练、正则化方法和架构变化的加性研究。 EfficientNet 和 ResNet-RS 的速度 - 准确率帕累托曲线。 推荐:ResNet 重回 SOTA 性能,改进训练方法和扩展策略就可以做到。 论文3:An autonomous debating system 作者:Noam...
将遥感(RS)和深度学习技术相结合作为一种广泛采用的目标检测方法具有多种优势,包括能够快速覆盖大面积、减少人为错误以及提高检测精度。卷积神经网络(CNNs)已成为深度学习中的主要方法,因为它们可以从原始图像像素自动学习判别特征,捕捉图像...