比Stable Diffusion便宜118倍,1890美元训出11.6亿参数高质量文...
作者还在大规模训练中添加了两个包含1500万个图像文本对的合成图像数据集:JourneyDB和DiffusionDB。对于小规模消融,研究人员通过从较大的COYO-700M数据集中对10个CIFAR-10类的图像进行二次采样,构建了一个名为cifar-captions的文本到图像数据集。评估使用DiT-Tiny/2模型和cifar-captions数据集(256×256分辨率)进行...
如何用深度学习框架 PyTorch 进行数据处理? | Q 福利
除MNIST数据集之外,其他经典数据集如CIFAR10和CIFAR100等也可以在torchvision.datasets模块中找到,其使用方法和MNIST数据集相同。图1MNIST预处理后的数据示例自定义数据集的使用除了这些经典数据集外,有时还需要根据实际任务使用指定的数据集。自定义的数据集MyDataset类需要继承torch.utils.Datase...
PyTorch那些事儿(十八):深度学习CIFAR10图像分类实战
建模第一步,定义数据集。本次,我们使用的是PyTorch中预定义的图像数据集,所以,我们只需要调用PyTorch提供的接口,通过指定参数去加载CIfAR10数据集即可,同时这次过程中,我们可以同时完成数据转换与增强、打乱、分批等一系列操作。importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromchbimpor...
有人声称「解决了」MNIST与CIFAR 10,实现了100%准确率
作者报告了在AFHQ数据集、FourShapes、MNIST和CIFAR10的结果，在所有任务上都实现了100%的准确率。MNIST被认为是机器学习的HelloWorld，是大家入门时都会用到的数据集，其包含7万张手写数字图像，其中6万张用于训练，1万用于测试。MNIST中的图像是灰度的，分辨率仅28×28像素。尽管问题「...
OpenAI 开源最新工具包,模型增大 10 倍只需额外增加 20% 计算时间
在测试文件夹中，有已经写好的用于测试代码准确性和不同模型占用内存的脚本。大家可以执行./run_all_tests.sh来修改代码，并着手测试。图：在CIFAR10数据集上，使用常规的梯度函数和使用最新的优化内存函数，在不同层数的ResNet网络下的内存占用情况和执行时间的对比via：GitHub雷锋网AI研习社编译整理。
...从图像处理到语音识别,25款数据科学家必知的深度学习开放数据集
这是一个现实世界数据集,用于开发目标检测算法(www.e993.com)2024年11月4日。它需要最少的数据预处理过程。它与MNIST数据集有些类似,但是有着更多的标注数据(超过600,000张图像)。这些数据是从谷歌街景中的房屋门牌号中收集而来的。大小:2.5GB数量:6,30,420张图像,共10类...
Edgeboard试用—基于CIFAR10分类模型的移植
我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集,10000张作为验证集。1.!mkdir‐p/home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar2.#wget将下载的文件存放到指定的文件夹下,同时重命名下载的文件,利用‐O...
把CNN里的乘法全部去掉会怎样?华为提出移动端部署神经网络新方法
此外,一些优化技术用二值XNOR运算来替代乘法。此类技术在小型数据集(如MNIST或CIFAR10)上可能有较高的准确率,但在复杂数据集(如ImageNet)上准确率会严重下降。华为的这篇论文提出两种新型运算——卷积移位和全连接移位,用按位移位和按位取反来取代乘法,从而降低CNN的计算成本和能耗。这一神经网络架构...
模型跨界成潮流?OpenAI用GPT-2做图像分类,实现SOTA性能
我们先直观地看一下iGPT的效果。下图展示了,在CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10和ImageNet数据集上,iGPT与当前最佳非iGPT模型的性能对比情况:为了突出生成序列建模作为通用无监督学习算法的潜力,该研究特意使用了与GPT-2相同的Transformer架构,因而该模型需要更多计算才能生成与顶级无监督卷积网络相当...
26秒训练ResNet,用这些技巧一步步压缩时间,Jeff Dean都称赞:干得...
第一个技巧是,将数据传输到GPU,在GPU上进行预处理,然后再传回CPU进行随机数据扩增和批处理。将整个数据集(unit8格式)移至GPU仅需要40ms,几乎可以忽略不计,而在GPU上完成预处理步骤花费的时间则更少,大概只需要15ms。这种做法下大部分的时间是消耗在数据集回传CPU上,这需要将近500ms的时间。