我很关注图像分类的自监督进展

[yuwoyizhan]

我很关注图像分类的自监督进展

[yuwoyizhan]

@firestonelib

[firestonelib]

@yuwoyizhan 第1、2个问题：图像分类可以看作视觉自监督预训练模型的一个下游子任务，视觉自监督任务的常见下游任务主要包含图像分类、目标检测、实例分割、语义分割以及姿态估计等。就图像分类而言，基于MIM的自监督模型发展火热并达到SOTA，比如 BEiT-Large 在 ImageNet-1k 上的 top1 acc 为 88.60%，百度自研视觉 MIM 自监督算法 CAE-Large 在 ImageNet-1k 上的 Finetune 分类 top1 acc 达到 86.29%。
第3、4个问题：PASSL 里面的自监督算法都可以进行下游图像分类任务，比如 Linear Probing。 PASSL 文档在 PASSL docs 中。
使用流程：1.在无标签数据集上进行模型预训练；2.在有标签数据集上进行 Finetune 微调或 Linear Probing 线性评估。
飞桨 PASSL 技术交流群：

[ChenjieXu]

@yuwoyizhan 第1、2个问题：图像分类可以看作视觉自监督预训练模型的一个下游子任务，视觉自监督任务的常见下游任务主要包含图像分类、目标检测、实例分割、语义分割以及姿态估计等。就图像分类而言，基于MIM的自监督模型发展火热并达到SOTA，比如 BEiT-Large 在 ImageNet-1k 上的 top1 acc 为 88.60%，百度自研视觉 MIM 自监督算法 CAE-Large 在 ImageNet-1k 上的 Finetune 分类 top1 acc 达到 86.29%。 第3、4个问题：PASSL 里面的自监督算法都可以进行下游图像分类任务，比如 Linear Probing。 PASSL 文档在 PASSL docs 中。 使用流程：1.在无标签数据集上进行模型预训练；2.在有标签数据集上进行 Finetune 微调或 Linear Probing 线性评估。 飞桨 PASSL 技术交流群：

你好，哪里可以使用CAE-Large算法。