【cvpr2019】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2024-09-19 00:27:36 发布
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Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

作者：Tong He, Zhi Zhang, Hang Zhang, Zhongyue Zhang, Junyuan Xie, Mu Li
论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.01187
源码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv
论文解读：图像分类技巧：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

cvpr2019其他论文参考：https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019

一句话解说：提供了模型优化方面的炼丹秘诀，采用作者复现的这些模型迁移到个人数据集上也能看到明显的效果提升，真的是非常实用

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图像分类优化技巧（Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks）
mingo_敏
12-13 3388
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks，李沐大神18年12月的新作，用卷积神经网络进行图像分类的一些技巧。 论文：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 本文主要讨论训练神经网络过程中...
[paper] Bags of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
四月晴
12-14 1531
介绍 论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.01187 这篇文章主要介绍了一些在训练神经网络中可以提高准确率的tricks。随着深度学习的发展，不断有新的网络结构被提出，例如VGG, NiN, Inception, Resnet, DenseNet, NASNet等。伴随着新的网络结构的诞生，分类准确率也在不断上升。但是，损失函数的改变，数据预处理和优化方法对于准确率...
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
Moeyinss
05-06 506
论文链接：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 针对cnn图像分类的一些tricks 迁移到其他任务比如检测语义分割上也有很好的效果 2019 cvpr baseline 的选择 在新的硬件上有效训练tricks 对ResNet-50进行微调 其他的一些训练tricks 其他应用上...
CVPR2019: Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
Shawn
04-02 728
概况 自2012年AlexNet提出以后涌现了大量的深度神经网络结构，例如VGG、Inception 及ResNet等等，这些不同网络结构之间的性能差异不仅仅是由网络结构的差异造成的，其它很多小的trick，比如stride size、学习率等等都会对结果带来很大的影响。为了综合评估各种手段对于训练结果的影响程度，本文对多种训练技巧进行了评估，并提出了一系列可以提升深度神经网络训练效果的trick...
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks【浅读】
bettle_king的博客
04-23 357
最近在图像分类研究中取得的许多进展可以归功于训练过程的改进，例如数据增强和优化方法的变化。然而，在文献中，大多数改进要么作为实现细节简要地提到，要么只在源代码中可见。在本文中，我们将研究这些改进的集合，并通过烧蚀研究经验评估它们对最终模型精度的影响。我们将证明，通过将这些改进结合在一起，我们能够显著改进各种CNN模型。例如，我们将ResNet-50在ImageNet上的前1验证准确率从75.3%提高到79.29%。
【论文精读】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
qq_41776136的博客
04-20 1090
目标检测的目标是定位图像中对象的边界框。pathB使用步幅为2的1×1卷积，将输入形状转换为pathA的输出形状，因此我们可以对两条路径的输出进行求和，得到下采样块的输出。此外，通过给大批量训练叠加所有的启发式，在1024批大小和FP16条案件下训练的模型相比基线模型在top-1准确率上甚至有轻微的0.5%的提高。这个调整最初是在Inception-v2[26]中提出的，它也可以在其他实现中找，如SENet [12]，PSPNet [31]，DeepLabV3 [1]，和ShuffleNetV2[21]。
【BoF】《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》
最新发布
bryant_meng
09-19 996
arXiv-2019。
【CVPR2019】论文完整列表一
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CVPR 2019 Paper list[1-1000] CVPR2019 完整列表二 论文题目与链接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning G...
自动驾驶研究回顾:CVPR 2019摘要
TensorFlowNews
10-24 1201
我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一，行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色。由于这个原因，我们一直在通过参加学术会议，以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛，来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战。 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.k...
[深度学习] Image Classification图像分类之Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Net
sinat_33487968的博客
12-09 6158
论文全称：《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf 这篇文章主要讨论最近这些训练神经网络的tricks，这些tricks大部分都只是在以前的论文轻描淡写地一笔带过，有些只能在源代码里找到，但这一部分可能...
论文笔记-Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
XZH16047129的博客
08-23 389
目录 摘要 1.大纲 2.Baseline 2.1训练预处理 2.2测试预处理 3.改进点 3.1 训练速度 3.1.1 batch size调整 3.2 网络结构 3.2.1 模型调整​ 3.3 训练过程优化 3.3.1 Cosine Learning Rate Decay 3.3.2 Label Smoothing 3.2.3 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 3.2.4 混合训练（Mixup Train） 3.2.5 实验结果 摘要 很多..
论文解读-Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
为之则易，不为则难
02-22 9928
文章目录1 动机2 baseline3 改进点3.1 训练速度3.1.1 batch size调整3.1.2 Low-precision training3.1.3 实验结果3.2 网络结构3.2.1 理论3.2.2 实验结果3.3 训练过程优化3.3.1 Cosine Learning Rate Decay3.3.2 Label Smoothing3.3.3 Knowledge Distilla...
【论文阅读】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
happyday_d的博客
12-16 1705
Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 本文作者总结了模型训练过程中可以提高准确率的方法,如题，作者说 bag of tricks，阅读了一遍文章，有用的内容挺多，为了比赛上分，可以一试，总结如下。文中提到的方法在GLuonCV 0.3中有实现，可以参考这个源代码。 文中提到技巧不仅可以应用...
[论文阅读]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
Costwen的博客
10-22 396
Abstract 作者介绍了几种常用的tircks,这些tricks能够明显提高普通网络的精度 Trainning Procedures Training Steps 将图片转成RGB 随机在原图像中裁剪出一个矩形区域,其长宽比为[3/4,4/3],同时大下会在[8%,100%]这个区间选择。然后将图片resize到224-by-224 3.0.5的几率随机水平翻转 4.随机改变色调,饱和度,亮度,比例区间为[0.6,1.4] 5.添加PCA噪声,系数服从N (0,0.1)N~(0,0
【BoT】《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》
bryant_meng
12-24 340
CVPR-2019 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Baseline4 Efficient Training4.1 Large-batch training4.2 Low-precision training4.3 Experiment Results5 Model Tweaks5.1 ResNet Architecture5.2 ResNet Tweaks5.3 Experiment Results6 Tra..
CVPR2007 Bag-of-Words模型在图像识别中的应用
"CVPR2007_tutorial_bag_of_words" 在计算机视觉领域，"Bag of Words"（BoW）模型是一种广泛应用于图像分类、物体识别和自然场景理解的技术。该模型最初源于文本处理，后来被成功地应用到图像特征表示上。CVPR2007...
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