我们在实验中使用了三种流行的tinyML模型:MobileNetV2[61](宽度乘数0.35,骨干17M MAC,0.25M参数),ProxylessNAS[14](宽度乘数0.3,骨干19M MAC,0.33M参数),MCUNet[48](5FPS ImageNet模型,骨干23M MAC,0.48M参数)。我们在ImageNet[23]上预训练模型,并进行训练后量化[35]。量化模型在下游数据集上进行微调,以评估...
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。
当模型很小的时候（比如 ViT-T 5M 参数，这样的模型对于现实世界非常重要），MIM 甚至可能一定程度上降低模型的效果。比如用 MAE 训练的 ViT-L 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果提升 3.3%，但是用 MAE 训练的 ViT-T 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果降低了 0.6%。在这篇工作中我...
当模型很小的时候(比如 ViT-T 5M 参数,这样的模型对于现实世界非常重要),MIM 甚至可能一定程度上降低模型的效果。比如用 MAE 训练的 ViT-L 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果提升 3.3%,但是用 MAE 训练的 ViT-T 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果降低了 0.6%。 在这篇工作中我们提...
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其中指学生模型的 class token,而 指老师模型的 class token。 2)特征蒸馏:我们直接参考了 feature distillation [1] 作为对比 3)关系蒸馏:我们提出了也是本文默认的蒸馏策略 三、实验 3.1 主要实验结果 我们的方法在 ImageNet-1K 上预训练,而且教师模型也是在 ImageNet-1K 预训练。然后我们将我们预训练的模型在...
我们的方法在 ImageNet-1K 上预训练,而且教师模型也是在 ImageNet-1K 预训练。然后我们将我们预训练的模型在下游任务(分类、语义分割)上进行了微调。模型表现如图: 我们的方法显著超过之前基于 MAE 的方法,尤其是小模型。具体来讲,对于超小的模型 ViT-T,我们的方法实现了 75.8% 的分类准确性,相比 MAE 基线模型...
我们的方法在 ImageNet-1K 上预训练,而且教师模型也是在 ImageNet-1K 预训练。然后我们将我们预训练的模型在下游任务(分类、语义分割)上进行了微调。模型表现如图: 我们的方法显著超过之前基于 MAE 的方法,尤其是小模型。具体来讲,对于超小的模型 ViT-T,我们的方法实现了 75.8% 的分类准确性,相比 MAE 基线模型...
通过在ImageNet-21k上的快速预训练蒸馏，具有21M参数的TinyViT在ImageNet-1k上达到了84.8%的TOP-1准确率，比预训练的Swin-B(88M参数下的85.2%)小4.2倍。在更高的分辨率下，本文的模型可以达到86.5%的TOP-1精度，在对齐设置下在ImageNet-1k上建立了新的最先进的性能。此外，TinyViT模型在下游任务上表现出了...
考虑到从头开始训练Swin-Tiny模型在Window7上可能非常耗时且难以收敛,我们采用了迁移学习的方法。 首先在大型数据集(如ImageNet)上预训练Swin-Tiny模型,然后在目标数据集上进行微调。这种方法可以充分利用预训练模型的先验知识,加速训练过程并提高性能。 四、实验结果与分析 通过在Window7环境下对Swin-Tiny模型进行微调,我...