論文の概要: Squeeze, Recover and Relabel: Dataset Condensation at ImageNet Scale
From A New Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13092v2
- Date: Sat, 28 Oct 2023 13:21:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 21:15:48.398971
- Title: Squeeze, Recover and Relabel: Dataset Condensation at ImageNet Scale
From A New Perspective
- Title（参考訳）: Squeeze, Recover and Relabel: Dataset Condensation at ImageNet Scale from a new perspective
- Authors: Zeyuan Yin and Eric Xing and Zhiqiang Shen
- Abstract要約: 50 IPC未満では、Tiny-ImageNetとImageNet-1Kデータセットの検証精度が最も高い42.5%と60.8%である。
我々のアプローチは、データ合成中に11.6$times$と6.4$times$のメモリ消費を少なくして、約52$times$ (ConvNet-4) と 16$times$ (ResNet-18) の速度で MTT を超える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.650434284271363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a new dataset condensation framework termed Squeeze, Recover and
Relabel (SRe$^2$L) that decouples the bilevel optimization of model and
synthetic data during training, to handle varying scales of datasets, model
architectures and image resolutions for efficient dataset condensation. The
proposed method demonstrates flexibility across diverse dataset scales and
exhibits multiple advantages in terms of arbitrary resolutions of synthesized
images, low training cost and memory consumption with high-resolution
synthesis, and the ability to scale up to arbitrary evaluation network
architectures. Extensive experiments are conducted on Tiny-ImageNet and full
ImageNet-1K datasets. Under 50 IPC, our approach achieves the highest 42.5% and
60.8% validation accuracy on Tiny-ImageNet and ImageNet-1K, outperforming all
previous state-of-the-art methods by margins of 14.5% and 32.9%, respectively.
Our approach also surpasses MTT in terms of speed by approximately 52$\times$
(ConvNet-4) and 16$\times$ (ResNet-18) faster with less memory consumption of
11.6$\times$ and 6.4$\times$ during data synthesis. Our code and condensed
datasets of 50, 200 IPC with 4K recovery budget are available at
https://github.com/VILA-Lab/SRe2L.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,トレーニング中のモデルと合成データの2レベル最適化を分離し,データセットのスケール,モデルアーキテクチャ,および効率的なデータセット凝縮のための画像解像度の異なる処理を行う,srewish, recovery and relabel(sre$^2$l)という新しいデータセット凝縮フレームワークを提案する。
提案手法は,多様なデータセットスケールにまたがる柔軟性を示し,合成画像の任意の解像度,低トレーニングコスト,高解像度合成によるメモリ消費,任意の評価ネットワークアーキテクチャへのスケールアップ能力など,さまざまなメリットを示す。
Tiny-ImageNetと完全なImageNet-1Kデータセットで大規模な実験が行われている。
50 IPC未満では、Tiny-ImageNetとImageNet-1Kの検証精度は42.5%と60.8%で、従来の最先端手法をそれぞれ14.5%と32.9%で上回っている。
我々の手法は、データ合成中に11.6$\times$と6.4$\times$のメモリ消費を少なくして、約52$\times$ (ConvNet-4) と16$\times$ (ResNet-18) の速度で MTT を超える。
コードと4Kリカバリ予算付き50,200 IPCのデータセットは、https://github.com/VILA-Lab/SRe2Lで公開されています。
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