## PyTorch ## 经典卷积网络 主讲人：龙良曲 ## I mageNet Classification: ImageNet Challenge top-5 error  ## LeNet-5 ![Image](/uploa

classification imagenet/mobilenet_v1_025_128... Published by: Google Updated: 10/24/2019 Imagenet (ILSVRC-2012-CLS) classification with MobileNet V1 (depth multiplier 0.25). MobileNet V1 ImageNet (ILSVRC-201 posenet/mobilenet/quantized/2/050 Published by: TensorFlow Updated: 10/24/2019 ## I mage classification imagenet/mobilenet_v2_075_224... Published by: Google Updated: 10/24/2019 posenet/mobilenet/quantized/1/100 Updated: 10/24/2019 PoseNet model for pose estimation. vae Published by: Vtab Updated: 10/24/2019 imagenet/mobilenet_v2_100_160... Published by: Google Updated: 10/24/2019 ## I mage feature vector ![

157 13 预训练模型 Applications 158 13.1 可用的模型 158 13.2 图像分类模型的示例代码 158 13.2.1 使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类 158 13.2.2 使用 VGG16 提取特征 159 13.2.3 从 VGG19 的任意中间层中抽取特征 159 13.2.4 在新类上微调 InceptionV3 160 InceptionResNetV2 from keras.applications.mobilenet import MobileNet model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True) 有关一些简单的用法示例，请参阅 应用模块的文档。 有关如何使用此类预训练的模型进行特征提取或微调的详细示例，请参阅 此博客文章。 VGG16 shared_axes=[1, 2]。 ## 参考文献 • Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification #### 5.9.3 ELU [source] keras.layers.ELU(alpha=1.0) 指数线性单元。 形式： $ f(x) = \alpha^{1}

model Weights. Model weights are large file so we have to download and extract the feature from ImageNet database. Some of the popular pre-trained models are listed below, • ResNet • VGG16 • MobileNet VGG model vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') # Load the Inception_V3 model inception_model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet') # Load the ResNet50 model resnet_model resnet_model = resnet50.ResNet50(weights='imagenet') # Load the MobileNet model mobilenet_model = mobilenet.MobileNet(weights='imagenet') Once the model is loaded, we can immediately use it for

重要的开源数据集和算法在大模型训练中的角色 开源数据集是大模型训练的基石。没有高质量的数据，大模型的性能和应用场景将受到极大限制。ImageNet、COCO、Wikipedia 和 Common Crawl 是非常重要一批高质量的开源数据集。以下是这几个数据集在大模型训练历程中的重要角色。 ImageNet: ImageNet 是计算机视觉领域最著名的开源数据集之一，包含数百万张带有标签的图像。它为图像分类、物体检测等任务提 顿大学的计算机科学家李飞飞（Fei-Fei Li）及其团队在 2009 年创建。ImageNet 包含超过 1400 万张图像，这些图像分为超过 2 万个类别，每个类别都与 WordNet 中的一个词条对应。每个类别的图像数量从数百到数千不等。ImageNet 每年都会举办一个大型的视觉识别竞赛，即 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 。 COCO（Common Objects in Context）：COCO 数据集由微软于 2014 年发布，涵盖 了数十万张日常生活中的图像，并附有详细的标注信息。虽然 COCO 对比 ImageNet 具有更少的类别，但每一个类别拥有更多的实例，假定这能帮助复杂模型提高物体定位的准确率。它的设计初衷适用于具有上下文信息的图片中的物体检测和分割，目前在目标检测、分割等任务中发挥了重要作用，推动了计算机视觉技术的进步。

66cd89cc35531775c47e/p13_2.jpg) ## Cloud TPU v3 Pod Performance: Two Examples Train ResNet-50 ImageNet image classification model from scratch in <2 minutes on full v3 Pod Process more than 1.05M pre-trained weights. ## Modules densenet module: DenseNet models for Keras. imagenet_utils module: Utilities for ImageNet data preprocessing & prediction dec. inception_resnet_v2 module: Inception-ResNet cd89cc35531775c47e/p36_8.jpg) Big GAN By DeepMind BigGAN image generator trained on 512x512 ImageNet. ☆  ☆ Universal

9% on ImageNet when fine-tuning with only 1% labels (13 labels per class). The SimCLR fine-tuned checkpoint with ResNet-50 as the encoder architecture also achieved a better accuracy on ImageNet with only label-efficiency. As an example, achieving $ >70\% $ accuracy on ImageNet with only 13 labels per class is a hard task, because ImageNet is a 1000-way classification problem. Therefore you should consider Inception paper reported a 0.2% increase in top-1 and top-5 accuracies on ImageNet, with $ \epsilon=0.1 $ . Given that ImageNet is a 1000-way classification problem, a 0.2% jump is significant. Label

13.6 训练和验证模型 ..... 639 13.13.7 在 Kaggle 上对测试集进行分类并提交结果 ..... 640 13.14 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别 (ImageNet Dogs) ..... 641 13.14.1 获取和整理数据集 ..... 642 13.14.2 图像增广 ..... 643 13.14.3 读取数据集 ..... 644 批量。最近的工作，首先是由(Li, 2017)完成的，随后是(You et al., 2017)和(Jia et al., 2018)，将观察大小提高到64000个，将ResNet-50模型在ImageNet数据集上的训练时间减少到不到7分钟。作为比较——最初的训练时间是按天为单位的。 · 并行计算的能力也对强化学习的进步做出了相当关键的贡献。这导致了计算机在围棋、雅达里游戏、星际争霸和物理模拟 中，此类系统的准确性已经提高到与人类同等水平的程度 (Xiong et al., 2018)。 · 物体识别同样也取得了长足的进步。估计图片中的物体在2010年是一项相当具有挑战性的任务。在ImageNet基准上，来自NEC实验室和伊利诺伊大学香槟分校的研究人员获得了28%的Top-5错误率(Lin et al., 2010)。到2017年，这一错误率降低到2.25%(Hu et al., 20

|---|---|---| |ImageNet (Small)|1.3 Million|1 Thousand| |ImageNet-21K (Medium)|14 Million|21 Thousand| |JFT (Big)|300 Million|18 Thousand| 在ImageNet(small)预训练，ViT的效果低于Resnet。 在ImageNet-21K(medium)预训练，ViT的效果接近Resnet。

张图片。随着神经网络的兴起，尤其是深度学习，网络层数一般较深，模型的参数量可达百万、千万甚至十亿个，为了防止过拟合，需要的数据集的规模通常也是巨大的。现代社交媒体的流行也让收集海量数据成为可能，如 2010 年发布的 ImageNet 数据集收录了共 14197122 张图片，整个数据集的压缩文件大小就有 154GB。图 1.10、图 1.11 列举了一些数据集的样本数和数据集大小随时间的变化趋势。 尽管深度学习对数据集 Batch)等常用数据处理逻辑。 对于常用的经典图片数据集，例如： ☐ MNIST、Fashion MNIST 等，手写数字图片数据集 ☐ CIFAR10/100，小规模图片数据集 ☐ ImageNet，大规模图片数据集 ☐ VOC，图片分割数据集 ☐ Kinetics-400，视频动作理解数据集 这些数据集在机器学习或深度学习的研究和学习中使用地非常频繁。对于新提出的算法，通常优先在 测试和验证，再尝试迁移到更大规模、更复杂的数据集上。torchvision均对这些常见数据集的加载提供了便捷支持，对于如MNIST、CIFAR这种小型数据集，可以直接在线下载、自动加载；对于如ImageNet、Kinetics-400这种大型数据集，用户需要自行下载数据集文件，并在torchvision中指定路径即可。 通过 torchvision.datasets.xxx 函数即可实现经典数据集的自动加载，其中