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...
动态卷积不是每层使用一个卷积核,而是根据关注度动态聚合多个平行卷积核,这些关注度与输入有关。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...
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...
我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征,另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后,脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动,来贴合目标的结构。 我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征,另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。
动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合,加权使用它们输入相关的注意力,表现出比普通卷积更优越的性能。然而,它将卷积参数的数量增加了n倍,因此并不是参数高效的。这导致不能探索n>100的设置(比典型设置n<10大一个数量级),推动动态卷积性能边界提升的同时享受参数的高效性。为此,论文提出了KernelWarehouse,通过利用卷积...
动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合,加权使用它们输入相关的注意力,表现出比普通卷积更优越的性能。然而,它将卷积参数的数量增加了n倍,因此并不是参数高效的。这导致不能探索n>100的设置(比典型设置n<10大一个数量级),推动动态卷积性能边界提升的同时享受参数的高效性。为此,论文提出了KernelWarehouse,通过利用卷积...
ODConv是一种更通用但更优雅的动态卷积设计,它利用一种新颖的多维注意力机制和并行策略来学习卷积核的补充注意力,这些注意力涉及卷积核空间在任何卷积层的所有四个维度(即每个卷积核的空间大小、输入通道数、输出通道数和卷积核数量)。作为常规卷积的直接替代品,ODConv可以嵌入到多种CNN架构中。在ImageNet基准上进行了...