論文の概要: Solving ImageNet: a Unified Scheme for Training any Backbone to Top Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03475v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 14:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 20:47:50.621272
• Title: Solving ImageNet: a Unified Scheme for Training any Backbone to Top Results
• Title（参考訳）: imagenet: あらゆるバックボーンをトップ結果にトレーニングするための統一スキーム
• Authors: Tal Ridnik, Hussam Lawen, Emanuel Ben-Baruch, Asaf Noy
• Abstract要約: ImageNetはコンピュータビジョンモデルの品質を評価するための主要なデータセットである。 我々はImageNet上で任意のバックボーンをトレーニングするための統一的なスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.924868086534434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ImageNet serves as the primary dataset for evaluating the quality of computer-vision models. The common practice today is training each architecture with a tailor-made scheme, designed and tuned by an expert. In this paper, we present a unified scheme for training any backbone on ImageNet. The scheme, named USI (Unified Scheme for ImageNet), is based on knowledge distillation and modern tricks. It requires no adjustments or hyper-parameters tuning between different models, and is efficient in terms of training times. We test USI on a wide variety of architectures, including CNNs, Transformers, Mobile-oriented and MLP-only. On all models tested, USI outperforms previous state-of-the-art results. Hence, we are able to transform training on ImageNet from an expert-oriented task to an automatic seamless routine. Since USI accepts any backbone and trains it to top results, it also enables to perform methodical comparisons, and identify the most efficient backbones along the speed-accuracy Pareto curve. Implementation is available at:https://github.com/Alibaba-MIIL/Solving_ImageNet
• Abstract（参考訳）: ImageNetはコンピュータビジョンモデルの品質を評価するための主要なデータセットである。 今日の一般的な実践は、専門家によって設計、調整された仕組で各アーキテクチャを訓練することである。 本稿では,imagenet上でバックボーンをトレーニングするための統一スキームを提案する。 USI(Unified Scheme for ImageNet)と名付けられたこのスキームは、知識蒸留と現代的なトリックに基づいている。 異なるモデル間の調整やハイパーパラメータチューニングは不要で、トレーニング時間の観点からは効率的である。 我々は,CNN,トランスフォーマー,モバイル指向,MPPのみを含む,さまざまなアーキテクチャでUSIをテストする。 テストされたすべてのモデルにおいて、USIは過去の最先端の結果を上回っている。 したがって、imagenetのトレーニングをエキスパート指向のタスクから自動シームレスなルーチンに変換することができます。 USIは任意のバックボーンを受け入れてトップにトレーニングするため、方法論的な比較を行い、速度精度のパレート曲線に沿って最も効率的なバックボーンを特定することもできる。 実装は、https://github.com/Alibaba-MIIL/Solving_ImageNetで公開されている。

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