TResNet 在迁移学习数据集上与最先进模型的比较(仅基于 ImageNet 的迁移学习结果)使用 ImageNet 预训练,并对模型进行了 80 个 epoch 的微调。TResNet 在 4 个数据集中的 3 个数据集上超过或匹配了最先进的精度,GPU 推理速度提高了 8-15 倍。 基于TResNet 的解决方案明显优于之前 MSCOCO 多标签数据集的...
TResNet:ResNet 的改进和变化 包含三个变体,TResNet-M、TResNet-L 和 TResNet-XL,它们仅在深度和通道数上有所不同。 SpaceToDepth Stem ResNet50 stem 由一个 stride-2 conv7×7 和一个最大池化层组成。ResNet-D 将 conv7×7 替换为三个 conv3×3 层。这种设计确实提高了准确性,但代价是降低了...
最近阿里达摩院出了一篇文章,"TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture",主要用作分类,是对基础网络Backbone的一些改进。通篇看下来,结果非常SOTA和solid,虽然不算特别惊艳,但也是一篇非常棒的工作了,被称为2020版的"bag of tricks", 而且还非常良心地给出了代码:https://github.com/mrT23/TResNet。
TResNet 模型具有表现出更高的准确度和效率。使用 TResNet 模型以及与 ResNet50 相似的 GPU 吞吐量,研究者在 ImageNet 上实现了 80.7% 的 top-1 准确度。 2 TResNet Design 2-1 Stem Design classSpaceToDepth(nn.Module): def__init__(self,block_size=4): ...
The main change - In addition to single label SOTA results, we also added top results for multi-label classification and object detection tasks, using TResNet. For example, we set a new SOTA record for MS-COCO multi-label dataset, surpassing the previous top results by more than 2.5% mAP...
Using a TResNet model, with similar GPU throughput to ResNet50, we reach 80.7% top-1 accuracy on ImageNet. Our TResNet models also transfer well and achieve state-of-the-art accuracy on competitive datasets such as Stanford cars (96.0%), CIFAR-10 (99.0%), CIFAR-100 (91.5%) and ...
如何评价阿里达摩院的近期工作TResNet？挺好的。基于PyTorch 和 Mapillary 的 In-Place Activated Batch...
从宏观角度看,ResNet10T由一系列的卷积层、池化层、残差模块以及全连接层组成。这些组件相互协作,逐步对输入的图像数据进行特征提取和变换,最终输出分类结果或者其他所需的任务预测。 具体结构解析。 1. 输入层:输入层接收原始的图像数据,通常图像会被归一化到特定的范围,比如[0, 1]或者[-1, 1],这有助于加速...
ResNet Resnet差不多是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。它的提出始于2015年,作者中间有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming, Ren-Shaoqing, Sun-Jian。 VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深几许以能持续地提高分类准确率。我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力。凭...
Summary A TResNet is a variant on a ResNet that aim to boost accuracy while maintaining GPU training and inference efficiency. They contain several design tricks including a SpaceToDepth stem, Anti-Alias downsampling, In-Place Activated BatchNorm, Block