RepLKNet：超大卷积核架构 我们以 Swin 作为主要的对比对象，并无意去刷 SOTA，所以简单借鉴 Swin 的宏观架构设计了一种超大卷积核架构。这一架构主要在于把 attention 换成超大卷积和与之配套的结构，再加一点 CNN 风格的改动。根据以上五条准则，RepLKNet 的设计元素包括 shortcut、depth-wise
在现代模型设计的加持下,卷积核越大越暴力,既涨点又高效,甚至大到 31x31 都非常 work(如下表 5 所示,左边一栏表示模型四个 stage 各自的 kernel size)! 即便在大体量下游任务上,我们提出的超大卷积核模型 RepLKNet 与 Swin 等 Transformer 相比,性能也更好或相当! 论文地址: https://arxiv.org/abs/2203.06...
我们发表于CVPR 2022的工作表明,CNN中的kernel size是一个非常重要但总是被人忽略的设计维度,在现代模型设计的加持下,卷积核越大越暴力,既涨点又高效,甚至大到31x31都非常work(如下表所示,左边一栏表示模型四个stage各自的kernel size)!即便在大体量下游任务上,我们提出的超大卷积核模型RepLKNet与Swin等Transformer相...
在现代模型设计的加持下,卷积核越大越暴力,既涨点又高效,甚至大到 31x31 都非常 work(如下表 5 所示,左边一栏表示模型四个 stage 各自的 kernel size)! 即便在大体量下游任务上,我们提出的超大卷积核模型 RepLKNet 与 Swin 等 Transformer 相...
最近,清华大学、旷视科技等机构的一项工作表明,CNN 中的 kernel size 其实是一个非常重要但总是被人忽略的设计维度:在现代模型设计的加持下,卷积核越大越暴力,既涨点又高效,甚至大到 31x31 都非常 work。即便在大体量下游任务上,超大卷积核模型 RepLKNet 与 Swin 等 Transformer 相比,性能也更好或相当。
结构重参数化(Structural Re-parameterization)则是通过改变网络结构,使得超大卷积核能够被有效地应用于卷积神经网络中。本文将从深度和广度的角度,全面评估超大卷积核 结构重参数化的价值,并探讨其在深度学习中的应用。 2. 超大卷积核的意义 超大卷积核的提出主要是为了解决传统小卷积核在感受野范围内信息获取有限的...
超大卷积核通常指的是具有较大尺寸的卷积核,而重参数化是指重新设计模型参数的方式。 下面是一个简单的示例来说明超大卷积核结构的重参数化: 1. 传统卷积核: 传统的卷积核是一个固定大小的矩阵,比如 3x3 或 5x5。这些卷积核负责在输入数据上滑动并执行卷积操作,从而提取特征。 2. 超大卷积核: 考虑一个超大...
我们提出一种大量采用超大卷积核的模型——RepLKNet,在结构重参数化、depthwise 卷积等设计要素的加持下,超大卷积既强又快,在目标检测和语义分割等任务上超过 Swin Transformer 而且远超传统小卷积模型。这些迹象表明,Transformer 性能强悍的本质可能并不在于 attention,而在于其大感受野。在部署落地方面,我们提出一种专门...
公开项目>论文复现-RepLKNet:超大卷积核也能超越SwinTransformer 论文复现-RepLKNet:超大卷积核也能超越SwinTransformer Fork 1 喜欢 2 分享 参考链接:https://github.com/DingXi 深 深渊凝视 4枚 AI Studio 经典版 2.2.2 Python3 初级中级高级计算机视觉深度学习 2022-03-18 08:37:22 ...
1. 通过一系列探索性的实验,总结了在现代 CNN 中应用超大卷积核的五条准则: 用depth-wise 超大卷积,最好再加底层优化(已集成进开源框架 MegEngine) 加shortcut 用小卷积核做重参数化(即结构重参数化方法论,见我们去年的 RepVGG,参考文献 [1]) 要看下游任务的性能,不能只看 ImageNet 点数高低 ...