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神经网络视觉系统的骨干网络选择:Battle of the Backbones
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【彩蛋】 可以试试/ask + 你的提问和本篇论文进行交流 【论文标题】 Battle of the Backbones: A Large-Scale Comparison of Pretrained Models across Computer Vision Tasks 【论文简述】本论文介绍了神经网络视觉系统中骨干网络的选择问题。过去几年中,使用各种算法和数据集进行预训练的骨干网络不断涌现,给从业者选择带来了困难。为了解决这个问题,本文提出了一种名为"Battle of the Backbones (BoB)"的方法,通过对多种预训练模型进行基准测试,包括视觉-语言模型、自监督学习和稳定扩散骨干网络,并在分类、目标检测、OOD泛化等多个计算机视觉任务上进行评估。此外,BoB通过对1500多次训练运行的全面分析,揭示了现有方法的优势和不足,为研究社区提供了有益的方向。研究发现,在大多数任务中,以大型训练集进行有监督预训练的卷积神经网络仍然表现最佳。同时,在相同架构和相似大小的预训练数据集上进行比较时,自监督学习骨干网络也具有很高的竞争力,这表明未来的研究应该使用先进的架构和更大的预训练数据集进行自监督学习预训练。我们在论文中公开了实验的原始结果,并提供了代码,使研究人员可以对他们自己的骨干网络进行测试。 【引导阅读的问题】 1. 本文主要介绍了什么问题? 【论文链接】 https://arxiv.org/pdf/2310.19909
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