作者的模型系列覆盖了从极其紧凑的MNv4-Conv-S设计(拥有3.8M参数和0.2GMACs),在Pixel6CPU上以2.4毫秒内达到73.8%的ImageNet-1Ktop-1准确率,到MNv4-Hybrid-L高端变体,在Pixel8EdgeTPU上以3.8毫秒的运算时间为移动模型准确率树立了新的基准。作者新颖的蒸馏配方混合了带有不同增强的数据集,并添加了平衡的同类数据...
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。
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…
💡💡💡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(Extra...
“强强联合”的BotNet精度TOP1 今日主角BotNet。BotNet=Conv+Transformer，来自伯克利、谷歌最新提出的工作BotNet，它充分利用了CNN与自注意力的优势，在ImageNet上取得了84.7%的top1精度，同时文中各种实验分析也相当的详细。本文是伯克利与谷歌的研究在Convolution+Transformer组合方面一个探索，它采用混合方式同时利用了CNN...
型号 SF-TOP1 SF-TOP1 型高精度里氏硬度计依据里氏硬度原理设计,标准配置采用D型高精度冲击装置,可以对多种金属材料进行高精度检测;设计依据标准:《里氏硬度计技术条件》 JB/T 9378-2001。符合国际标准以及机械工业部颁布的“里氏硬度仪技术条件ZBN7l 010-90”,质量技术监督局颁布的“金属里氏硬度试验方法GB/T ...
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...
本文是普林斯顿大学的Jia Deng团队的最新力作ParNet:它凭借12层的深度网络在ImageNet上达到了80.7%的top-1精度。所提ParNet以RepVGG的模块为出发点,同时提出了针对非深度网络设计的SSE模块构建了一种新型的模块RepVGG-SSE。所提方案凭借非常浅的结构取得了非常高的性能,比如:ImageNet的80.7%,CIFAR10的96%,CIFAR100...
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...