这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度,MEAL V2不需要修改网络结构,也不需要其他特殊的训练策略和数据增强就可以使原始ResNet50的Top-1准确度提升至80%+,这是一个非常nice的work。 MEAL V2主要的思路是将多个模型的集成效果通过知识蒸馏迁移到一个单一网络中,整个设计非常简单,只...
近日,基于之前的理论研究,来自DeepMind的研究人员们提出了RELICv2,该方法结合了对比学习损失和一个显式的不变性损失,论文标题为 Pushing the limits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learning without labels on ImageNet? 在ImageNet分类任务中,RELICv2使用ResNet50实现了77.1%的top-1正确率...
近日,基于之前的理论研究,来自 DeepMind 的研究人员们提出了 RELICv2,该方法结合了对比学习损失和一个显式的不变性损失,论文标题为Pushing thelimits of self-supervised ResNets: Can we outperform supervised learningwithout labels on ImageNet? 在ImageNet 分类任务中,RELICv2 使用 ResNet50 实现了 77.1% 的 t...
我们使用开源数据集ImageNet2012作为训练集,使用MindSpore提供的dataset接口构建一个训练集。MindSpore支持多种数据集的格式,这里准备的ImageNet2012是以原始图片的格式存储的,因此我们使用如下接口先将数据集打开: import mindspore.dataset.engine as de ds = de.ImageFolderDatasetV2(dataset_path, num_parallel_workers=...
还提供百度云链接的ImageNet原始数据,但是这份资源只能创建临时链接以供下载,有需要的还请私信联系。下面开始正文。 模型加载与训练 初始化 github项目中提供了tensorflow 2.0版本实现的ResNet,包括各种层数18、34、50、101和152,以及ResNet后续改进的v2版本以供直接调用。
1.1 ResNetV2 & ResNet之结构对比和性能对比 上图为原始论文中的截图,展示了ResNet和ResNetV2的结构对比,以及测试结果。根据说明可知,右图的实线表示测试误差,对应右边y轴的Test Error,虚线表示训练损失,对应左边y轴的Train Loss,x轴表示迭代次数Iterations。
resnet50结构图 案例流程 2.安装说明 3.安装环境 4.数据准备 5.定义 DemoDataset类 6.数据进行可视化 7.导入resnet_v2_50_imagenet分类模型 8.生成Reader 9.训练配置 10.模型训练 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 请点击此处查看本环境基本用法. Please click here for more det...
5. ConvNext v2: 想对神经网络架构的设计空间进行探索,最常见方法是在 ImageNet 上进行监督学习的性能基准测试。另一种思路是将视觉表征学习的重点从有标签的监督学习转向自监督预训练。自监督算法将掩码建模引入视觉领域,并迅速成为视觉表征学习的一种流行方法,何凯明的神作自监督学习论文MAE就是一个很好的例子,Conv...
fromPILimportImagefromtorchvisionimportprototypeasPimg=Image.open("test/assets/encode_jpeg/grace_hopper_517x606.jpg")# Initialize modelweights=P.models.ResNet50Weights.ImageNet1K_RefV2model=P.models.resnet50(weights=weights)model.eval()# Initialize inference transformspreprocess=weights.transforms()# ...
下表给出了 FKD 模型在 ImageNet ReaL 和 ImageNetV2 两个数据集上的结果，可以看到，FKD 在这些数据集上取得了稳定的提升。下表是 FKD 预训练模型在 COCO 目标检测任务上的结果，提升同样明显。10. 可视化分析 如下两张可视化图所示，作者通过可视化中间特征层（attention map）的方式探索 FKD 这种 region-based...