卷积,因为组卷积的权重是不同的,动态卷积的权重也是不同的 softmax_attention = self.attention(x) batch_size, in_planes, height = x.size() x = x.view(1, -1, height)# 变化成一个维度进行组卷积 weight = self.weight.view(self.K, -1) # 动态卷积的权重的生成, 生成的是batch_size个卷积...
动态卷积不是每层使用单个卷积核,而是根据输入依赖的注意力动态聚合多个并行卷积核。由于卷积核尺寸小,组合多个卷积核不仅计算效率高,而且由于这些内核通过注意力以非线性方式聚合,因此具有更强的表示能力。通过简单地对最先进的架构 MobileNetV3-Small 使用动态卷积,ImageNet 分类的 top-1 准确度提高了 2.9%,而在 ...
实验结果显示,动态卷积在 ImageNet 分类和 COCO 关键点检测两个视觉任务上均具有显著的提升。例如,通过在 SOTA 架构 Mobilenet 上简单地使用动态卷积,ImageNet 分类的 top-1 准确度提高了 2.3%,而 FLOP 仅增加了 4%,在 COCO 关键点检测上实现了 2.9 的 AP 增益。在关键点检测上,动态卷积在 backbone 和 head...
动态卷积不是每层只使用一个卷积核,而是根据注意力来动态聚合多个与输入相关的并行卷积核。通过对MobileNetV3-Small使用动态卷积,ImageNet分类的Top-1精度提高了2.9%,仅增加4%的FLOPs,COCO关键点检测实现了2.9 AP的性能提升。 01Motivation 最近,轻量级网络的设计逐渐兴起,它不仅可以在移动设备上提供新的体验,还可以保...
简介:【DYConv】CVPR2020 | 即插即用的动态卷积模块助力你涨点 前言 在这里我们将回顾一下2020年的顶刊论文《Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels》在本文里将详细介绍一种新型的卷积神经网络操作,即动态卷积(Dynamic Convolution)。动态卷积是一种基于注意力机制的卷积操作,它可以自适应地...
变换器卷积核 基于变换器的动态卷积核生成架构为车道线检测带来了一种全新的解决方案。这种方法不再仅仅依靠车道线的关键位置特征，而是利用变换器从整个特征图中捕获车道线的全局信息，从而有效处理遮挡和复杂拓扑结构的车道线。整体框架设计从输入图像开始，首先通过CNN骨干网络提取特征图。然后，动态卷积核头部利用变换器...
轻量卷积神经网络(CNN)由于其较低的计算预算限制了CNN的深度(卷积层数)和宽度(通道数),导致其表达能力有限,因此性能会下降。为了解决这个问题,作者提出了动态卷积,这是一种在不增加网络深度或宽度的情况下增加模型复杂性的新设计。动态卷积不是每层使用一个卷积核,而是根据关注度动态聚合...
动态区域感知卷积是一种创新的卷积方法，其核心特点和优势如下：动态调整卷积核：核心思路：通过一个网络对输入特征图进行分类，根据不同区域的重要性使用不同的卷积核。优势：提高了模型的灵活性和效果，能够更好地适应图像中的不同部分。位置敏感的卷积核：特点：每个位置 都有对应的卷积核，而不是...
动态卷积的核心在于，它不是固定使用一个卷积核，而是根据输入的注意力动态聚合多个并行卷积核。这样不仅提高了计算效率，还由于这些内核通过非线性方式聚合，从而增强了表示能力。在ImageNet分类任务上，简单地将动态卷积应用于MobileNetV3-Small架构，可将top-1准确度提高2.9%。而在COCO关键点检测任务中，...