ResNet-for-Tiny-Imagenet This project is to create a full pre-activation ResNet architecture for the Tiny Imagenet dataset to evaluate the validation accuracy. About the Dataset: Tiny Imagenet is a smaller version of the Imagenet Dataset with 100,000 images and 200 classes, i.e 500 images...
答案是训练样本的不平衡:预训练模型使用的训练集是ImageNet,而ImageNet中40到140像素之间的“中等”大小的目标占了80%。 Approach: scale-specific detection 是否有一个一般策略来为特定对象大小选择模板尺度?也就是σ如何取值才能使得模板t(h,w,σ)性能最佳。为此,作者进行了模板分辨率分析,做了很多实验,结果如...
51CTO博客已为您找到关于tiny imagenet的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及tiny imagenet问答内容。更多tiny imagenet相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
这些包括ImageNet-C,这是一个大小为224^2的测试集,它对ImageNet-1K验证集进行了算法扭曲;ImageNet-A,这是一个包含对抗样本的测试集;ImageNet-R,这是一个包含ResNet-50无法正确分类的样本的扩展测试集;ImageNet-Sketch,其中包含手绘图像;以及ImageNet-V2,这是一个采用与ImageNet-1K相同的采样策略的扩展测试集。
韩松团队提出针对TinyNN推理无损涨点的新型训练方案NetAug。本文从正则技术的作用以及TinyNN与大网络的容量角度出发,分析了为何正则技术会影响TinyNN的性能,进而提出了适用于TinyNN的新型训练方案NetAug。在ImageNet分类任务上,NetAug可以提升MobileNetV2-tiny性能达2.1% 。
#解压例程 import zipfile import os # file_name = 'data/data23023/tiny-imagenet.zip' file_pretrained = '/home/aistudio/data/data6487/ResNet50_pretrained.zip' # save_path = 'work/dataset' save_path_pretrained = 'work/model' def un_zip(file_pretrained): """unzip zip file""" zip_fil...
如果没有特别的语句,我们选择ImageNet上预先训练好的ResNet-50作为骨干,选择retinalnet作为检测器。初始学习率设为0.005,在第6阶和第10阶时分别降低10倍和100倍。锚定尺寸设置为(8,16,32,64,128),高宽比设置为(0.5,1.0,2)。由于TinyPerson中部分图像对象密集(大于200),我们选择对象少于200的图像进行训练和...
Right now VGG19-like model is training on Imagenet1k Right now Resnet50-like model is training on Imagenet1k Finetuning experiments on other benchmarks are in progress, as well as PEFT methods exploration I'm working on pruning and visualization methods as well Table of content: Introducing...
2. 引入新的...MB-FCN检测器基于RESNET50网络,它是对ImageNet进行预训练的 通过它从WINDER FACE中获取人脸与非人脸,通过使用因子为4的双三次插值对高分辨率图像进行下采样来生成相应的低分辨率 Face Paper:finding tiny faces论文详解 保持效率,这些检测器所用的特征来自同一网络的不同的层级。此外,为了检测极小...
在MS COCO上的预处理通常比在ImageNet上的预处理获得更好的性能。然而,在MS COCO上预先训练的检测器在TinyPerson中的改进非常有限,因为MS COCO的对象大小与TinyPerson的对象大小非常不同。 我们通过将每幅图像的较短边缘设置为100并保持高宽比不变来获得新的数据集COCO100。COCO100中对象大小的平均值几乎等于TinyPe...