更高精度的模型：基于百度自研的知识蒸馏方案（SSLD），PaddleClas 开源了 14 个 SSLD 分类预训练模型，精度普遍提升 3% 以上；其中 ResNet50_vd 模型在 ImageNet...-1k 数据集上的 Top-1 精度达到了 84.0%，Res2Net200_vd 预训练模型 Top-1 精度高达 85.1%。...不仅可以用于迁移训练、预训练权重参数；也可以用于检测、分割等下游视觉任务中，进一步提升下游视觉任务的精度指标。...此外，基于 SSLD 蒸馏预训练模型，在目标检测任务中，模型精度提升也非常明显，具体如下表所示： ? 在图像分割任务中， 基于 CityScapes 数据集的精度收益如下表所示： ?...在文字检测任务中（OCR），基于 DBNet 的精度收益如下： ? 在绝大多数场景中，不需要任何额外的训练或者预测成本，仅使用 SSLD 知识蒸馏预训练模型，便可以轻松提升模型精度。
更高精度的模型：基于百度自研的知识蒸馏方案（SSLD），PaddleClas 开源了 14 个 SSLD 分类预训练模型，精度普遍提升 3% 以上；其中 ResNet50_vd 模型在 ImageNet...-1k 数据集上的 Top-1 精度达到了 84.0%，Res2Net200_vd 预训练模型 Top-1 精度高达 85.1%。...不仅可以用于迁移训练、预训练权重参数；也可以用于检测、分割等下游视觉任务中，进一步提升下游视觉任务的精度指标。...此外，基于 SSLD 蒸馏预训练模型，在目标检测任务中，模型精度提升也非常明显，具体如下表所示： 在图像分割任务中， 基于 CityScapes 数据集的精度收益如下表所示： 在文字检测任务中（OCR...），基于 DBNet 的精度收益如下： 在绝大多数场景中，不需要任何额外的训练或者预测成本，仅使用 SSLD 知识蒸馏预训练模型，便可以轻松提升模型精度。
浅谈混合精度训练imagenet 零、序 本文没有任何的原理和解读，只有一些实验的结论，对于想使用混合精度训练的同学可以直接参考结论白嫖，或者直接拿github上的代码(文末放送)。...二、混合精度训练 混合精度训练，以pytorch 1.6版本为基础的话，大致是有3种方案，依次介绍如下： 模型和输入输出直接half，如果有BN，那么BN计算需要转为FP32精度，我上面的问题就是基于此来训练的...，只是精度略有所下降。...是没有任何问题的，O2的精度略低于O1的精度。...精度比apex高，同时训练时间更少。 2-bit训练，ACTNN 简单的尝试了一下2bit训练，1k的bs是可以跑的，不过速度相比FP16跑，慢了太多，基本可以pass掉了。
结果发现，一把预热拿掉，Transformer语言模型的训练复杂度 (Perplexity) ，就从10增到了500。 另外，BERT预训练也是差不多的情况。 为什么预热、不预热差距这样大？...然而，这个模型表现比Adam-2k和带预热的Adam差很多。 推测是因为ϵ太大，会给自适应学习率带来重大的偏差 (Bias) ，也会减慢优化的过程。...测试结果 RAdam在图像分类任务CIFAR-10和ImageNet上测试的结果如下： ? 尽管在前几个周期内整流项使得RAdam比Adam方法慢，但是在后期的收敛速度是比Adam要更快的。...尽管RAdam在测试精度方面未能超越SGD，但它可以带来更好的训练性能。 此外，RAdam算法对初始学习率是具有鲁棒性的，可以适应更宽范围内的变化。...在从0.003到0.1一个很宽的范围内，RAdam表现出了一致的性能，训练曲线末端高度重合。 ? 亲测过的网友Less Wright说，RAdam和他今年测试的许多其它论文都不一样。
总的来说，本文的方法在构建图像、视频及细粒度分类的标准模型架构方面有着重要的意义，如利用一个含十亿张未标记的图像数据集训练得到的 vanilla ResNet-50 模型，在 Imagenet 数据集的基准测试中取得了...81.2％ 的 top-1 精度。...通常来说，学生模型与教师模型存在一定的差异，因此在测试时可以降低模型的复杂性； (4) 在初始的标签数据集上，对预训练的学生模型进行微调 (fine-tuning) ，以避免一些可能存在的标签错误。...模型：对于教师和学生模型，分别采用残差网络（residul network） ResNet-d ，其中 d = {18, 50} ，以及使用群卷积（group convolution）的残差网络 ResNeXt...图8 ResNet-50 学生模型在不同规模的无标签数据上的精度 预训练迭代次数 图9展示了不同预训练迭代次数下的模型性能表现。
GitHub 仓库地址：https://github.com/yanqiangmiffy/amp-pytorch Pytorch自动混合精度训练模板 使用 pytorch 的自动混合精度教程...> 3, ‘海’ -> 4, ‘街道’ -> 5 } 数据集解压直接放在data目录下 data: seg_pred seg_test seg_train 2 Baseline训练...Adam + Cosine Learning rate scheduling with warmup 运行命令 python main.py --checkpoint_name baseline 3 混合精度训练...未使用混合精度训练： for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): self.optimizer.zero_grad()...self.model(inputs) loss = self.criterion(outputs, labels) loss.backward() self.optimizer.step() 使用混合精度训练
在COCO数据集上推理时间与精度的表现： 速度快，精度高： 在CrowdPose数据集上的结果示例： 在3D人体姿态估计数据集上的结果示例： 一个好的算法不仅仅是达到了STOA，而是给更多研究者开辟了一条路
不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！ 1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。...ICCV, pages 2980–2988, 2017]来获得更高的精度，但我们观察到，在考虑精度和效率时，扩展特征网络和框/类预测网络也是至关重要的。...特别是，在单模型和单一测试时间尺度下，EfficinetDet-D7实现了最先进的52.2AP，具有52M参数和325B FLOPs，在1.5AP的情况下优于预期的最佳检测器[Barret Zoph,...① Unbounded fusion 我们发现一个尺度可以达到与其他方法相当的精度，以最小的计算成本。然而，由于标量权重是无界的，它可能会导致训练不稳定。...4.EfficientDet Compound Scaling backbone: 作者重用了EfficientNet-B0到B6的相同宽度/深度缩放系数，因此可以轻松地重用ImageNet预训练的检查点
MBConv块由1×1卷积加批量归一化（BN）和GeLU、深度3×3卷积加BN和GeLU组成，最后是1×1卷积加BN和残差连接，如图2b所示。...作者使用8个NVIDIA A100 GPU来训练每个模型，有效批量大小为1024。这些模型是用AdamW优化器在ImageNet-1K上从头开始训练300个Epoch的。...作者使用标准图像分辨率224×224进行训练和测试。 与DeiT类似，作者使用RegNetY-16GF进行知识蒸馏，Top-1准确率为82.9%。...作者使用iPhone 13 Mini（iOS 16）在NPU和GPU上测试延迟。这些模型是用CoreML编译的，延迟平均超过1000个预测。...与MobileViTv2-1.5相比，MobileViG-M的NPU延迟快3倍以上，GPU延迟快2倍，Top-1精度高0.2%。
大型模型使用进化单元架构用于训练和评估。 ? 表 1. 使用多种表示和搜索方法找到的架构在 CIFAR-10 测试集和 ILSVRC 验证集上的分类结果。 ? 表 2....使用当前最佳模型和利用我们提出的架构搜索框架找到的最佳架构在 CIFAR-10 测试集上取得的分类误差结果。
其中，采用新型量子比特fluxonium的两比特门操控精度99.72%，达到此类比特的全球最佳水平。...基于新型超导量子比特fluxonium，达摩院量子实验室成功设计并制造出两比特量子芯片，实现了单比特操控精度99.97%，两比特iSWAP门操控精度最高达99.72%，取得此类比特全球最佳水平，性能逼近业界主要量子研发团队采用的传统...阿里巴巴达摩院量子实验室两比特（fluxonium）操控精度99.72% 该实验室也在此芯片上实现了另一种比iSWAP编译能力更强的原生两比特门SQiSW，操控精度达99.72%，是该量子门在所有量子计算平台上实现的最高精度...阿里巴巴达摩院量子实验室负责人施尧耘说，「这些历经三年积累的成果，也体现了我们先高精度、后多比特的路径选择，差异化发展的冒险精神，以及稳扎稳打、系统性推进的研究风格。」...后者坐落于杭州市余杭区未来科技城梦想小镇，为量子实验室提供了探索多比特上高精度的实验设施。
对纯小数进行运算时，要用适当的比例因子进行折算，以免产生溢出，或过多损失精度。
出现加工工件标准准确但表面光洁度差。 出现此现象的原因有：刀具的刀尖可能受损，不尖锐；车床发生共振，不平稳；加工工艺选择欠佳。...解决方法为：无专业资质，不能私自改装数控车床，这不仅可能导致数控车床的故障，也会对人身安全造成很大的安全隐患；要保持数控车床的电压稳定，经常的电压波动对加工工件的精度会造成一定的影响，长时间的电压波动对数控系统难免会造成一定的损害
目前，目标检测框架主要有两种： 一种是 one-stage ，例如 YOLO、SSD 等，这一类方法速度很快，但识别精度没有 two-stage 的高，其中一个很重要的原因是，利用一个分类器很难既把负样本抑制掉...另外一种目标检测框架是 two-stage ，以 Faster RCNN 为代表，这一类方法识别准确度和定位精度都很高，但存在着计算效率低，资源占用大的问题。...那么，如果能将“类别失衡”这个因素解决掉，one-stage 不就能达到比较高的识别精度了吗？ 于是在研究中，何凯明团队采用 Focal Loss 函数来消除“类别失衡”这个主要障碍。 结果怎样呢？...Focal Loss 将训练集中在一个稀疏的困难样本集上，并防止大量简单负样本在训练的过程中淹没检测器。为了评估该损失的有效性，我们设计并训练了一个简单的密集目标检测器—RetinaNet。...本文进一步提高了 one-stage 检测器的性能：我们设计出了一个 one-stage 目标检测器，并首次达到了更复杂的 two-stage 检测器所能实现的最高 COCO 平均精度，例如(特征金字塔网络
这种方法取得了可观的检测精度（95.9%），但训练时间也很长，需要24个小时。 更大的问题是，这么多大型的预训练模型，实际使用时是极其耗时、耗电、耗内存的。...于是，作者的想法是，构建小型结构的CNN网络，在原始数据上重新训练，并期望达到相当的精度。 作者使用方法 Adrian Rosebrock通过构建残差CNN网络来实现疟疾检测。...2.训练集：验证集：测试集的数量之比为：8:1:1。 3.训练迭代次数50次，batch size 设为32，初始学习率1e-1，动量0.9。...5.输入图像resize到64*64大小（而NIH研究中使用的ImageNet预训练模型需要的大小）。 6.模型构建使用Keras构建残差网络（ResNet.build()） ?...on 测试集 检测精度高于NIH的6个大型模型的方法！
AI编辑：我是小将 混合精度训练（mixed precision training）可以让模型训练在尽量不降低性能的情形下提升训练速度，而且也可以降低显卡使用内存。...目前主流的深度学习框架都开始支持混合精度训练。对于PyTorch，混合精度训练还主要是采用NVIDIA开源的apex库。...但是，PyTorch将迎来重大更新，那就是提供内部支持的混合精度训练，而且是自动混合精度训练： ?...torch.cuda.amp.autocast ：自动为GPU op选择精度来提升训练性能而不降低模型准确度。...scaler.update() 当然，混合精度训练肯定要支持分布式训练，由于autocast是thread local的，所以要注意以下不同的情形： 如果使用torch.nn.DataParallel
计算机表示浮点数有多种精度，其中Float16和Float32最为常见，即 fp32: Sign(1bit) + Range(8 bits) + Precision(23 bits) fp16: Sign...(1bit) + Range(5 bits) + Precision(10 bits) GPU是一种专精浮点数运算的硬件设备，显然处理32位浮点数是处理16位浮点数计算量的2倍还多，在愿意损失一些精度的条件下使用...于是就有人提出了采用fp16来进行训练，具体而言在计算激活值和梯度的时候以fp16精度存储，执行优化算法的时候还原为fp32（缺失位补0），这样最终的效果是模型在GPU上以fp16和fp32两种方式加载...，这被称为混合精度训练（mixed precision training），这种方式占用了更少的显存（全精度需要保存2份原始模型，混合精度保存1份原始模型，1份半精度模型，是原始模型的1.5倍），也加速了训练过程...，即精度损失换时间。
这个网络可以利用多个层次的特征，使得语义分割精度更高。 RefineNe的使用了大量的残差结构，使得网络梯度不容易发散，训练起来更加容易和高效。...RefineNet的结构可以分为3个部分，首先不同尺度的输入特征首先经过2个残差模块的处理，然后将不同尺寸的特征进行融合，当然如果只有一个输入尺度，该模块则可以省去。...其设计的本意是想让侧支上的一系列池化(尺寸比较大，步长为1)来获取背景信息，然后主支上的ReLU以在不显著影响梯度流通的情况下提高后续pooling的性能，同时不让网络的训练对学习率很敏感。...最后网络再经过一个残差模块即得到RefineNet的输出结果。 一张带有Tensor尺寸的结构图 此图来自CSDN的gqixl博主，十分感谢，侵删。原图地址见附录。...实验结果 论文在很多数据集上做了实验，都取得了当时的SOTA精度。下面仅仅给一下PASCAL VOC 2012的测试结果如Table5所示，其他测试结果请参考原文。
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