resnet-50 | BriefGPT - AI 论文速递

关键词resnet-50

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准确性增强器：使用特征图重新校准提升性能
通过引入低复杂度的 CNN 架构模块，我们的方法在提高模型表现方面相较于已有方法性能更好，尤其是在 ResNet-50 分类方面，其表现与 ResNet-152 相当，且具有良好的泛化性能。
PDF5 years ago
SiamRPN++：使用非常深的网络演变的孪生视觉跟踪
研究者通过理论分析和实验证明了 Siamese trackers 缺乏严格的平移不变性，为此提出了一种用于改善性能的有效的空间感知采样策略。通过进行广泛的消融研究，该模型在四个跟踪基准中获得了最佳结果，包括 OTB2015、VOT2018、
PDF6 years ago
CVPR基于 Kronecker-Factored 近似曲率的大规模分布式二阶优化在深度卷积神经网络中的应用
本文提出了使用次优化方法的替代方法，以解决深度神经网络的大规模分布式训练中可能出现的泛化差距问题，同时在基准测试中，我们的方法能够在更短的迭代次数内，就实现与一阶方法相当的泛化能力，并能够处理更大的 mini-batch。
PDF6 years ago
ICLRImageNet 训练的 CNN 偏向于纹理；增加形状偏差可以提高准确性和鲁棒性
这篇文章通过对卷积神经网络（CNNs）和人类观察者在具有纹理 - 形状线索冲突的图像上进行实验，揭示了 CNN 在识别物体时更倾向于识别纹理而非形状的基本不同分类策略，同时表明将 CNN 在 Stylized-ImageNet 数据集上训练
PDF6 years ago
利用特征上下文在卷积神经网络中进行 Gather-Excite
本文提出了一种针对卷积神经网络中上下文利用的简单、轻量级方法，引入了一对操作符：gather 和 excite，可直接在现有的体系结构中集成，通过实验发现，gather-excite 方法可以在成本的一小部分内实现与增加 CNN 深度相当的
PDF6 years ago
CVPR通过深度视觉感知潜在项目嵌入发现风格趋势
研究利用预训练卷积神经网络和基于文本的物品属性，探究潜在热度样式的 LDA 和 PolyLDA 方法，将深度视觉语义特征与 LDA 相结合，并将文本数据与 PolyLDA 相结合，通过通道视为单词，训练后发现了良好的视觉风格主题。
PDF6 years ago
大型小批量 SGD 扩展：改进准确性和减少训练时间的 ImageNet-1K 上残差网络训练
本文探讨了在 petaflop 级超级计算机上训练 ResNet-50 的挑战和新解决方案，最终展示了高达 90％的扩展效率和 28 分钟的训练时间。同时介绍了 Collapsed Ensemble (CE) 技术，使得在相同的固定训练预算
PDF7 years ago
NIPS在 ImageNet 数据集上使用极大的 Minibatch SGD 训练 ResNet-50 模型只需 15 分钟
使用大批量大小的训练技术，如 RMSprop 预热、批量归一化等方法，我们成功地在 15 分钟内使用 1024 个 Tesla P100 GPU 在 ImageNet 数据集上对 ResNet-50 进行了 90 轮训练，并在此过程中保持了
PDF7 years ago
ChainerMN：可扩展分布式深度学习框架
该论文介绍设计、实现和评估我们开发的分布式深度学习框架 ChainerMN，并证明使用该框架可以将 ResNet-50 模型的学习过程扩展到 128 个 GPU。
PDF7 years ago
大规模图像分类的批归一化和权重归一化算法比较
本文探讨了批归一化算法与权重归一化算法在大规模实际应用中的表现差异。经过实验发现，虽然权重归一化算法在训练精度方面表现更好，但最终的测试精度显著低于批归一化算法，并且权重归一化算法在大规模深度网络训练上稳定性差，因此不适合大规模实际应用。
PDF7 years ago
分钟级 ImageNet 训练
采用大批量数据并行同步 SGD 的 LARS 算法，我们在 2048 个 KNL 上完成了 90 个周期 ResNet-50 的 ImageNet 训练，仅需 20 分钟，同时达到 74.9% 的测试精度。
PDF7 years ago