用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup,cutmix 等数据增强),训练速度(尤其是数据读取开销)相比传统分类框架节省 16% 以上,比之前 SOTA 算法快 30% 以上,是目前精度和速度双双最优的知识蒸馏策略之一,代码和模型已全部开源!
参照ResNet网络结构进行构建(如下图),其中18层和34层每层主分支采用的卷积核个数与本层最后采用的卷积核个数相等,可共用同一个类进行编写;50、101、152层最后采用的卷积核个数为每层主分支采用的卷积核个数的4倍,共用另一个类进行编写 (1)18层/34层残差结构的编写 先定义一个expansion=1,对应上面说到的主...
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相应的准确率为 80.62%。而原始ResNet论文报告的 ResNet-152 在 ImageNet 上的 Top-1 精度为 78....
通过这种策略,整个训练过程可以做到显式的 teacher-free,该方法的特点是既快(16%/30% 以上训练加速,对于集群上数据读取缓慢的缺点尤其友好),又好(使用 ResNet-50 在 ImageNet-1K 上不使用额外数据增强可以达到 80.1% 的精度)。 首先...
实际上，与其他回答无关，He论文里说明了他用了多尺度测试之类的Test Time Augment技术……这Trick在...
通过这种策略,整个训练过程可以做到显式的 teacher-free,该方法的特点是既快(16%/30% 以上训练加速,对于集群上数据读取缓慢的缺点尤其友好),又好(使用 ResNet-50 在 ImageNet-1K 上不使用额外数据增强可以达到 80.1% 的精度)。 前100名粉丝扫码 免费领取论文合集大礼包~...
但当增加训练计划的Epoch时,function matching的改进变得很明显:例如,只有1200个Epoch,它能够匹配4800个Epoch的consistent teaching性能,从而节省了75%的计算资源。最后,对于实验的最长的function matching运行,普通的ResNet-50学生架构在ImageNet上达到了82.31%的Top-1精度。
Resnet50模型的训练时长主要受两大因素的影响：一是训练模型到目标精度的步数，也就是需要多少轮可以达到目标精度，在其它性能相同的情况下步数越短则训练时间越短，这部分需要找出一组超参数让步数足够少；二是图43所示的数据读取、数据预处理、训练等各个步骤的处理速度。Resnet50的训练数据为128万张ImageNet2012...
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