Assembled-CNN 使用指南
项目介绍
Assembled-CNN 是一个基于 TensorFlow 的实现,来源于论文《Compounding the Performance Improvements of Assembled Techniques in a Convolutional Neural Network》。该项目展示了通过细心组合各种技术并将其应用于基础卷积神经网络(如 ResNet 和 MobileNet)时,能在保持吞吐量减少最小化的同时提升模型的准确性和鲁棒性。该研究通过在基本的ResNet-50上实验,证明了从76.3%到82.78%的顶点准确率提升,并在iFood Competition Fine-Grained Visual Recognition等竞赛中取得优异成绩。
项目快速启动
要快速开始使用 assembled-cnn,首先确保你的环境已配置好 TensorFlow 1.14.0 或更高版本,CUDA 10.0 及 Python 3.6+。以下是评估预训练的 Assemble-ResNet50 模型的步骤:
pip install Pillow sklearn requests Wand tqdm
# 设置必要的目录路径
DATA_DIR=/path/to/imagenet2012/tfrecord
MODEL_DIR=/path/to/Assemble-ResNet50/checkpoint
# 确保设置正确的GPU设备
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
# 运行评估脚本
python main_classification.py \
--eval_only=True \
--dataset_name=imagenet \
--data_dir=$DATA_DIR \
--model_dir=$MODEL_DIR \
--preprocessing_type=imagenet_224_256 \
--resnet_version=2 \
--resnet_size=50 \
--use_sk_block=True \
--anti_alias_type=sconv \
--anti_alias_filter_size=3
请替换 /path/to/... 为实际数据和模型存放路径。
应用案例和最佳实践
知识蒸馏与迁移学习
对于知识蒸馏或迁移学习场景,你需要先将教师模型的logits加入到TFRecord中,并调整相应的脚本来适应这种训练模式。迁移学习可显著提升特定任务性能,例如在Fine-Grained分类任务中。
自定义训练与微调
为了从零开始训练 Assemble-ResNet50 或微调模型至其他数据集,参照项目中的脚本指导,比如 train_assemble_from_scratch.sh 用于训练全部组装的 ResNet50,而 finetuning_assemble_on_food101.sh 则用于在 Food101 数据集上的微调。
典型生态项目
Assembled-CNN 的成功部署不仅仅限于图像分类。社区成员已经探索了它在对象检测、图像检索等领域的潜在应用。尽管这个项目聚焦于提升基础CNN的表现,但其思想和技术栈可以启发更多领域内的创新,尤其是在那些同样依赖于深度学习模型准确度和效率的场景。
开发者们可以通过借鉴此项目的设计思路,将其技术特性如抗混淆改进、网络结构优化等融入到自己的项目中,以提升模型的整体表现。此外,由于它是基于TensorFlow的,因此也易于与其他TensorFlow生态中的工具和服务集成,如TensorBoard进行可视化监控,或者使用TF Serving进行模型部署等。
以上是关于Assembled-CNN的基本使用教程及概览。深入探索项目细节和实践,建议详细阅读项目文档和源码,以及参与社区讨论,以获得更深入的理解和应用技巧。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00