FixRes 实测指南分辨率不一致损失的 2 个点还能找回来吗【免费下载链接】FixResThis repository reproduces the results of the paper: Fixing the train-test resolution discrepancy https://arxiv.org/abs/1906.06423项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FixRes模型用 224 分辨率训练测试时图像也被压成 224画面里的细小细节被挤没精度就这样白白掉掉几个点。FixRes 正是一个针对训练-测试分辨率不一致的图像识别分辨率优化方法它不动网络结构只改测试时的缩放策略再微调权重就能让同一个模型在 ImageNet 上多拿 2~4 个点。缩放策略一改FixRes 如何找回被裁掉的细节掉点的根源一句话就能说清训练和测试时目标物体在画面里的相对尺度不一致。标准预处理把训练、测试图像统一压到 224可测试图往往比训练时的大得多一缩小物体占的相对面积变小网络就认不出训练时记住的细粒度特征了。FixRes 的解法非常简单——按训练来缩放测试图像不压成固定尺寸而是依据训练分辨率等比放缩让物体尺度回到网络熟悉的分布里。下图同一头白马标准预处理把训练和测试都压到 224FixRes 的 adjust with train 策略则把测试图放到 384本该丢失的细节保住了。全局池化让任意分辨率输入都能被 CNN 接受所以这套 FixRes 缩放策略能套在任何架构上微调后 ResNet-50 的 Top-1 就从 77.0% 涨到 79.0%。资源受限、均衡还是精度优先三种架构的选型指南只跑实验的话先看显存和训练成本再看架构。这套 FixRes 模型对比基本能对应三种场景ResNet-50资源受限经典残差网络所谓残差连接就是让输入直接加到块输出上好让深网络能训得动。25.6M 参数评估分辨率 384Top-1 79.0%。如果你的显存有限它是最稳的选择项目在 imnet_resnet50_scratch/ 里还给了从零训练的完整流程。PNASNet均衡结构来自神经架构搜索——让计算机用强化学习自动试几千种网络结构再挑出最优的那个。86.1M 参数评估分辨率 480Top-1 83.7%精度和速度平衡得不错结构定义在 imnet_evaluate/pnasnet.py。ResNeXt-101 32x48d精度优先靠分组卷积——把通道分成多组各自卷积再拼回——把参数撑到 829M换来 Top-1 86.3%是项目里的精度标杆也是多个主程序的默认架构。 ResNet-50 PNASNet ResNeXt-101 精度参数换 Top-1 的速读数据说明同参数量下提分辨率加微调比换架构更实在。下表取自项目官方预训练权重表模型参数规模评估分辨率Top-1Top-5ResNet-50 baseline25.6M22477.0%93.4%FixResNet-5025.6M38479.0%94.6%FixPNASNet-586.1M48083.7%96.8%FixResNeXt-101 32x48d829M32086.3%97.9%表里有两个跳跃点其一FixResNet-50 参数一个没多只把分辨率提上去直接多 2 个点其二图中 FixPNASNet 与 ResNeXt-101 参数规模相当精度却高出约 3 个点缩放策略加微调带来的效率很值得关注。 三条命令跑通评估克隆、指定架构、看输出复现全程就三步关键只有一个参数。先按 requirements.txt 装好依赖Python 3.6、PyTorch 1.0再克隆项目git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FixRes下载好预训练权重后一条命令跑评估以 ResNet-50 为例--architecture换成PNASNet或IGAM_Resnext101_32x48d即可python main_evaluate_imnet.py --input-size 384 --architecture ResNet50 --weight-path ResNet50.pth跑完终端会打印一行Validation accuracy就是 5 万张 ImageNet 验证集上的 Top-1可以和表里 79.0 / 83.7 / 86.3 对得上若明显偏低先检查分辨率参数每个模型要按表里的分辨率评入口在 main_evaluate_imnet.py。给三类人的一句话建议FixRes 用最低成本证明了分辨率和架构一样重要同一个模型只修缩放策略就白拿 2~4 个点精度。想跑通实验的从 ResNet-50 和 384 分辨率起步只想调权重做业务的直接拿 FixPNASNet 精度与速度兼顾追求 SOTA 的看 ResNeXt-101 32x48d 的 86.3%或者继续在 FixRes 基础上探索 EfficientNet 系列L2 已到 88.5%。【免费下载链接】FixResThis repository reproduces the results of the paper: Fixing the train-test resolution discrepancy https://arxiv.org/abs/1906.06423项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FixRes创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考