JFT

Vision Transformer

通过这篇文章的实验，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%的准确率（先在Google自家的JFT数据集上进行了预训练），说明Transformer在CV领
爱吃肉c·2023-10-29 22:49

DeiT：注意力也能蒸馏

Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k（14million）或者JFT
ZOMI酱·2023-10-07 13:12

超详细DeepLabv3 介绍与使用指南 – 使用 PyTorch 推理

当时，DeepLabv3在PascalVOC2012测试集上实现了最先进的(SOTA)性能，在著名的Cityscapes数据集上以及使用Google内部JFT数据集进行训练时，也取得了同等的SOTA结果
TD程序员·2023-10-05 14:32

Training data-efficient image transformers & distillation through attention

这篇文章最大的贡献就是有效降低了visiontransformer的训练成本（时间以及数据），提高了ViT实验的可复现性，本文所提出的DeiT只需要在8块gpu上训练不到3天，就可以达到媲美JFT上训练的
nowherespyfly·2023-08-21 10:25

第6周学习：Vision Transformer； Swin Transformer

VisionTransformerTransformer最初是应用在NLP领域的，这个模型尝试将Transformer应用到CV领域，通过这篇文章的实验，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%的准确率（先在Google自家的JFT
_盐焗鸡·2023-01-10 16:45

ViLT_Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision组会稿

比如说，谷歌很多的图像分类任务都是在自己的巨大数据集JFT上预训练之后，再在imagenet上finetune。而nlp领域，bert类模型都是在大量网络上爬取的语料上进行自监督的方法预训练。
Tyyy`·2022-12-25 22:47

在神经网络中提炼知识

文章目录摘要一、介绍二、蒸馏1.匹配对数是蒸馏的一种特殊情况三、MNIST的初步实验四、语音识别实验五、训练大数据集的专家团队1、JFT数据集2、专家模式3、将课程分配给专家4、与专家组成的团队进行推理
qq_44703968·2022-11-24 09:15

Vision Transformer相关

通过这篇文章的实验，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%的准确率（先在Google自家的JFT数据集上进行了预训练），说明Transformer在CV领域确实是
Miraclo_acc·2022-11-24 03:36

89.77%准确率！谷歌大脑提出CoAtNet：结合卷积和注意力

本文系统调研了CNN和Transformer的特性，并将两者结合提出新的家族式网络：CoAtNet，无额外数据时高达86%准确率，在JFT加持下，高达89.77%！
Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

本文系统调研了CNN和Transformer的特性，并将两者结合提出新的家族式网络：CoAtNet，无额外数据时高达86%准确率，在JFT加持下，高达89.77%！
Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet：Marrying Convolution and Attentionfor All Data Sizes文章详解（结合代码）

虽然ViT在庞大的JFT300M数据集上显示出令人兴奋的结果，但它在数据量少的情况下性能仍然不如的经典CNN。这表明Transformers可能缺少CNN拥有的泛化能力，因此需要大量数据来弥补。
Orange_sparkle·2022-11-20 10:18

【transformer】ViT

但是要是想复现的话，难度是很大的，因为ViT的最佳模型是在google自己的JFT-18K（303million）上预训练的，而这个数据
可乐大牛·2022-11-19 15:03

VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition——2022 TPAMI论文笔记

除此之外，这些模型中绝大多数是需要在额外的大规模数据集上进行训练，以增强模型的泛化性，这里用到的数据集是JFT-300M/3B，是google的非公开的数据集，所以使用这些数据集的模型都有谷歌的人参与。
BXDBB·2022-11-19 06:23

【论文笔记】DeiT论文阅读笔记

distillationthroughattentiongithub：https://github.com/facebookresearch/deitViT训练有以下几点困难：（1）需要大量GPU资源；（2）需要大量数据，预训练数据集JFT
嘟嘟太菜了·2022-11-15 11:19

DeiT：注意力Attention也能蒸馏

Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k（14million）或者JFT
ZOMI酱·2022-11-15 11:48

论文导读：CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的

CoAtNet（发音为“coat”net）在庞大的JFT-3B数据集上实现了90.88%的top-1准确率。CoAtNet在使用（相对）较差的数据
·2022-03-24 14:31

论文导读：CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的

CoAtNet（发音为“coat”net）在庞大的JFT-3B数据集上实现了90.88%的top-1准确率。CoAtNet在使用（相对）较差的数据
·2022-03-09 12:48

最容易理解的ConViT: Improving Vision Transformerswith Soft Convolutional Inductive Biases

VIT虽然在性能上已经达到了目前图像分类的SOTA的程度，但是它需要依赖巨大的数据集，比如Google的JFT都是以亿为单位计算的。
LN烟雨缥缈·2022-02-22 07:35

2022美赛C题：交易策略 Trading Strategies 解题方案

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青青子衿-·2022-02-21 07:24

2022美赛F题：All for One and One (Space) for All

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青青子衿-·2022-02-19 07:01

CoAtNet实战之对植物幼苗图像进行分类(pytorch)

因此，如果只有Transformer进行全局信息的建模，在没有预训练（JFT-300M）的情况下，Transformer在性能上很难超过CNN（VOL
·2021-12-24 18:29

【论文阅读】DeiT | Training data-efficient image transformers & distillation through attention

现有的基于Transformer的分类模型ViT需要在海量数据上（JFT-300M，3亿张图片）进行预训练，再在ImageNet数据集上进行fune-tuning，才能达到与CNN方法相当的性能，这需要非常大量的计算资源
一的千分之一·2021-01-30 18:50

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet | 全面超越ResNet

最终，仅仅依赖于ImageNet数据，而无需JFT-300M预训练，所提方案即可取得全面超越ResNet的性能，且参数量与计算量显著降低；与此同
人工智能博士·2021-01-30 09:51

kobo touch N905B刷Koreader

kobotouchN905B，250-，刷了Koreader，效果不错，pdf重排、切边系统固件2.8.1，首先升级系统kobo-update-2.8.1.zip：http://pan.baidu.com/s/1gd47jft
ixiumu·2020-08-15 21:21

世界的本质是旋转(4)-采样与频谱混叠

1.前文回顾在前文中，一个关于照相的思维实验对复平面实轴上的单频率震动开展了研究：s(t)=e2πjft+jθ+e−2πjft−jθ2=cos(2πft+θ)s(t)=\frac{e^{2\pijft+
丁劲犇·2020-07-07 08:22

2019年7月MicrosoftOffice2016ProPlusRetail零售版序列号密钥

MicrosoftOffice2016ProPlusRetail零售版序列号密钥BHXN7-MQB36-MTHQ4-8MHKV-CYT97XQNVK-8JYDB-WJ9W3-YJ8YR-WFG996FNW9-2JDCG-TGQ87-C8JFT-P7J3Y24442
ysdwjm880301·2020-06-30 09:25

日志8.25（补充）：常用swing组件

今天把课程上提到的常用swing组件进行了一个整理，开始总结：文本框（JTextField）//创建：jft=newJTextField(10);//10表示文本框宽度密
莫唁·2020-02-16 21:16

8.10ORID

和汪姐一起找到工商局档案室调取JFT的全部档案，人家说九点上班，等了一会儿，开始复印。复印中间接到老公电话，说公公也住进了ICU。接到一女友电话，说再不见她就再也见不到了。接到主
柿柿子·2020-02-12 00:23

极简笔记 Multi-Scale Context Intertwining for Semantic Segmentation

Multi-ScaleContextIntertwiningforSemanticSegmentation本文提出MSCI语义分割算法，在PASCALVOC2012test集上目前是top5算法（第一名是用了JFT
Hibercraft·2018-12-06 23:12

关于oracle clob 类型字段重建索引SQL及修复用户表空间索引空间的存储过程

clob　SQL: ALTER TABLE SYSREPORT MOVE  TABLESPACE jft_index LOB (CONTENT) STORE AS (TABLESPACE
hackpro·2013-04-10 20:00

system和exec、spawn这两个函数族的函数的区别

MCB申请由4B功能完成，子程序的PSP重构以及JFT的继承由exec和spawn帮你做，而EVB块的内容可以通过它们提供的参数让用户指定。spawn好象还可以通过4Dh获
diy534·2011-11-03 00:00

socket通讯实例

import java.io.PrintWriter; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; //import com.sino.jft.frame.util.Da
农村哥们·2010-08-05 18:00

socket通讯实例

import java.io.PrintWriter; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; //import com.sino.jft.frame.util.Da
农村哥们·2010-08-05 18:00

socket通讯实例

import java.io.PrintWriter; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; //import com.sino.jft.frame.util.Da
农村哥们·2010-08-05 18:00

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babyt·2004-09-05 19:00
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