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How to achieve sota performance as shown in Table 2

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
computer-vision, machine-learning

Línea de trabajo

Start by comparing the training setup described for Table 2 with the setup behind Figure 5(a), focusing on the symmetric ViT (Pixel Decoder), the lightweight 4-layer decoder, dataset size, and training duration. Review the issue's cited results and verify whether the project contains setup documentation or experiment notes. Done means a clear explanation of the performance gap and the data and training details is documented.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi,

Thanks for this impressive work

I have a question regarding the Linear Probing performance. I noticed that the results reported in Table 2 are significantly better than the curves shown in Figure 5(a).

I am aware that Table 2 utilizes a symmetric ViT (Pixel Decoder) instead of the lightweight (4-layer) decoder. My understanding is that a symmetric/heavier decoder is primarily beneficial for reconstruction quality (rFID). However, it is surprising to see it lead to such a massive improvement in Linear Probing (representation quality) as well.

Does the symmetric decoder alone account for this performance gap?

Could you kindly clarify the training setup for Table 2? Specifically, how much data and how much training data was required?

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
508
Forks
16
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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