ImageNet
后Sora时代,CV从业者如何选择模型?卷积还是ViT,监督学习还是CLIP范式
如何衡量一个视觉模型?又如何选择适合自己需求的视觉模型?MBZUAI和Meta的研究者给出了答案。一直以来,ImageNet 准确率是评估模型性能的主要指标,也是它最初点燃了深度学习革命的火种。但对于今天的计算视觉领域来说,这一指标正变得越来越不「够用」。因为计算机视觉模型已变得越来越复杂,从早期的 ConvNets 到 Vision Transformers,可用模型的种类已大幅增加。同样,训练范式也从 ImageNet 上的监督训练发展到自监督学习和像 CLIP 这样的图像 - 文本对训练。ImageNet 并
2/19/2024 2:39:00 PM
机器之心
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