PeLK:一种新的大核卷积网络,提出peripheral卷积,并首次成功地将 CNN的kernel扩展到前所未有的 101x101,在各种视觉任务(分类/检测/分割)上优于现有ViT和ConvNet 架构(如 Swin、ConvNeXt、RepLKNet 和 SLaK等)。 点击关注@CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~ PeLK PeLK: Param...
能发CVPR的创新点:大核卷积网络。大核卷积网络是CNN的一种变体,也是深度学习领域的一种重要技术,它使用较大的卷积核来处理图像数据,以提高模型对视觉信息的理解和处理能力。 这种类型的网络能够捕捉到更多的空间信息,因为它的大步长和大感受野可以一次性覆盖图像的更多区域。比如美团提出的PeLK网络,内核大小可以达到101...
由于 Transformer 和 ConvNets 的整体结构相差过大,之前有研究证明它可能不是合适的教师模型。所以本文研究 ConvNets 对 ConvNets 的蒸馏,并发现当教师模型是大核 ConvNets ,学生模型是小核 ConvNets 时,蒸馏效果比较好:比如一个小于 30M 参数的卷积网络在 ImageNet 上实现了 83.1% 的精度。
大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注,但有两个未解决的关键问题需要进一步研究。1)现有大内核通信网络的架构主要遵循传统通信网络或变压器的设计原则,而大内核通信网络的架构设计仍未得到充分解决。2)由于变形金刚在多种形态 - 人工智能资料铺于20240
推广端到端卷积网络在语义分割领域的应用 修改Imagenet预训练网络并应用于语义分割领域 使用解卷积层进行上采样 使用跳跃连接，改善上采样的粒度程度 相关解释： 本论文的关键点是分类网络中的全连接层可视为使用卷积核覆盖整个输入区域的卷积操作。这相当于根据重叠的输入图像块评估原始分类网络...
在卷积神经网络（CNN）中，内核（也称为滤波器或卷积核）的大小对网络的性能和特征提取能力有显著影响。小内核和大内核各有其优缺点。1、小内核 局部特征：小内核通常用于捕获图像的局部特征，如边缘、纹理等。由于小内核的感受野有限，它更适合捕获局部信息。参数量少：小内核具有较少的参数数量，因此它们在训练过程...
卷积核是否越大越好呢? 在早期的卷积神经网络中,一般会使用较大的卷积核: 例如,在AlexNet网络中,使用了11×11和5×5的卷积核。 由于受限于当时计算机的性能和模型架构的设计,我们通常无法将网络叠加得很深: 因此,需要通过设置较大的卷积核,来获取更大的感受野。
使用解卷积层进行上采样 使用跳跃连接,改善上采样的粒度程度 相关解释: 本论文的关键点是分类网络中的全连接层可视为使用卷积核覆盖整个输入区域的卷积操作。这相当于根据重叠的输入图像块评估原始分类网络,但由于计算过程由图像块的重叠部分共同分担,这种方法比之前更加高效。尽管该结论并非独一无二,但它显著提高了 VO...
2 卷积实现 多层网络组成 concat算子连接：3 代码 import torch import torch.nn as nn from ...
而卷积核 g 也可以用一个矩阵来表示，如:按照卷积公式的定义，则目标图片的第(u ,v ) 个像素的...