Method#ParamsAccuracy on CIFAR10Accuracy on CIFAR100 ResNet50 [1] [2]23.7M93.6%77.4% ResNet...
口说无凭,首先调查一下ViT在cifar10上的有监督训练能达到多少。按关键词检索,很容易发现一些文献: 其中,红框的论文提到使用ViT-Tiny重头开始训练可以达到93.58的准确率[1]。注意,这个tiny只有9层,一共2.8M参数。这个成绩,就问CNN怕不怕? 为了一探究竟是怎么回事,我使用timm的训练脚本分别训练了vit-tiny (12层...
test_dataset = CIFAR10(root='/data/xinyuuliu/datas', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 加载预训练的V...
研究者首先在 CIFAR-10 上执行了小规模的实验,其中 ConvMixers 仅使用 0.7M 的参数实现了 96% 以上的准确率,验证了卷积归纳偏置的数据高效性。 此外,研究者不使用任何预训练或额外数据,在 ImageNet-1k 分类数据集上对 ConvMixers 进行了评估。他们将 ConvMixer 添加到 timm 框架中,并使用近乎标准的设置进行训...
特别是,如表4所示,在CIFAR-10上,随着卷积块数量的增加(从C2到C4),消融自注意力模块对top-1准确率的影响逐渐减小,从3.28%降至0.72%。然而,在CIFAR-100上这一现象并不明显。尽管C2和C4具有不同数量的卷积块,但消融自注意力模块始终导致top-1准确率下降30%。原因是C4仅凭自身的卷积层就能够从CIFAR-10中提取...
CIFAR的 Top-1 准确率 v.s. GFLOP 如下图。在ImageNet上的 Top-1准确率v.s.吞吐量如下表。在DVT中，“简单”和 “困难”的可视化样本如下图。从上面ImageNet、CIFAR-10 和 CIFAR-100 上的大量实证结果表明：DVT方法在理论计算效率和实际推理速度方面，都明显优于其他方法。看到这样漂亮的结果，难道你还不...
因此,通过微调,可以使模型更好地适应CIFAR10的特性和任务需求。 微调过程中面临的主要挑战包括: 1. **过拟合**:由于CIFAR10数据集较小,模型容易过拟合。可以通过数据增强、正则化(如L2正则化)和早停法等技术来缓解这一问题。 2. **学习率调整**:选择合适的学习率对于微调至关重要。通常,初始学习率应设置得...
所呈现方法的有效性和鲁棒性在五个图像分类基准上进行评估,包括ImageNet1k、CIFAR10、CIFAR100、牛津花卉-102和牛津-IIIT宠物,均实现了性能的提升。 此外,在COCO2017数据集上的实验表明,所设计的方法在实施到空间感知 Transformer 模型中时,可以发现并融合语义和空间关系用于目标检测和实例分割。
CIFAR-10数据集的特点包括: 1. **小尺寸图像**:每张图像的尺寸为32x32像素,这使得数据集相对较小,便于快速实验和调试。 2. **多样化的类别**:尽管图像尺寸较小,但数据集中包含了多种不同的物体类别,涵盖了自然场景和人造物体。 3. **平衡的