为了优化性能,作者将CPU亲和性设置为最快的核心,并在CPU评估中使用XNNPACK后端。相比之下,对于苹果神经引擎的基准测试(在配备iOS16.6.1、CoreMLTools7.1和Xcode15.0.1的iPhone13上进行性能分析),PyTorch模型被转换为CoreML的MLProgram格式,以Float16精度,使用float16的MultiArray输入以最小化输入复制。 Appendix0.CTrain...
创新点:轻量化之王MobileNetV4 开源| Top-1 精度 87%,手机推理速度 3.8ms,原地起飞! MobileNetV4(MNv4),其特点是针对移动设备设计的通用高效架构。创新1):引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一个统一且灵活的结构,它融合了倒瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)以及一种新颖的额外深度可分(ExtraDW)变体;创新...
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如TESLA(ICML’23) 的 27.9% 的精度。
使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
该工作是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架,可以将 Imagenet-1K 原始的 1.2M 数据样本压缩到 0.05M (压缩比 1:20),使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的...
是目前唯一实现了大规模高分辨率数据集蒸馏的框架,可以将 Imagenet-1K 原始的 1.2M 数据样本压缩到 0.05M (压缩比 1:20),使用常用的 224x224 分辨率进行蒸馏,在 ImageNet-1K 标准验证集(val set)上取得了目前最高的 60.8% Top-1 精度,远超之前所有 SOTA 方法,如 TESLA (ICML’23) 的 27.9% 的精度。
ImageNet-1K数据集的压缩实现了关键性突破，Top-1精度首次超过60%，标志着大规模数据集蒸馏的转折点。MBZUAI和CMU团队的研究成果SRe2L是首个成功处理高分辨率大规模数据集压缩的框架，它将原始的1.2M样本压缩至0.05M（压缩比20倍），并且在保持高精度的同时，显著降低了训练成本和内存需求。这一创新...
在ImageNet上实现top-1精度85.5% 且无额外数据。 °打破常规!巧用对抗性样本改进图像识别性能 图灵联邦 打破常规!巧用对抗性样本改进图像识别性能 û收藏 2 评论 ñ2 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...相关...
这种并行结构在ImageNet数据集上达到了80.7%的top-1精度，CIFAR10上达到了96%，CIFAR100上达到了81%，MS-COCO数据集上则取得了48%的AP指标。ParNet的性能表现超越了传统深度网络，证明了浅层网络在保持高性能的同时，具有显著的计算效率优势。ParNet基于RepVGG模块进行创新，提出了SSE模块，这是一种针对...
将这两种设计结合起来,能够高效地训练大型模型:本文的模型加快训练速度(3倍或更多)并提高精度。 本文的可扩展方法使得学习具有良好通用性的高容量模型:例如,在仅使用ImageNet-1K数据时,ViT-Huge模型的Top-1精确度为87.8%。 此外,下游任务中的迁移性能优于有监督的预训练。 此文最大的贡献,可能是在NLP和CV两大...