简介:纯卷积Backbone巅峰 | MogaNet登峰造极,超越ConvNeXt、ParC-Net和SWin(二) 4、本文方法 4.1、概览MogaNet 图A1提供了4阶段MogaNet架构的说明。对于阶段i,输入图像或特征首先被馈送到嵌入Stem中以调节特征分辨率并嵌入到维度中。假设输入图像为H×W分辨率,4个阶段的特征分别为H/4×W/4、H/8×W/8、H/16...
Pale-T在ImageNet-1k上的Top-1分类准确率为83.4%,在ADE20K上的单尺度mIoU(语义分割)准确率为50.4%,在COCO上的box mAP(目标检测)准确率为47.4,mask mAP(实例分割)准确率为42.7,分别比目前最先进的Backbone算法提高了+0.7%、+1.1%、+0.7和+0.5。 此外,最大的版本Pale-B在ImageNet-1K上的Top-1准确率为84.9...
在PS-Attention的基础上,作者开发了一个具有层次结构的通用Vision Transformer Backbone,名为Pale Transformer,在224×224 ImageNet-1K分类中,模型尺寸分别为22M、48M和85M, Top-1准确率达到83.4%、84.3%和84.9%,优于之前的Vision Transformer Backbone。对于下游的任务,Pale Transformer Backbone在ADE20K语义分割和COCO...
在PS-Attention的基础上,作者开发了一个具有层次结构的通用Vision Transformer Backbone,名为Pale Transformer,在224×224 ImageNet-1K分类中,模型尺寸分别为22M、48M和85M, Top-1准确率达到83.4%、84.3%和84.9%,优于之前的Vision Transformer Backbone。对于下游的任务,Pale Transformer Backbone在ADE20K语义分割和COCO...
对于下游的任务,Pale Transformer Backbone在ADE20K语义分割和COCO目标检测和实例分割上比最近的最先进的CSWin Transformer表现得更好。 1简介 受Transformer在自然语言处理(NLP)的广泛任务上取得成功的启发,Vision Transformer(ViT)首次采用纯Transformer架构进行图像分类,这显示了Transformer架构在视觉任务方面的良好性能。图...
在本节中,首先介绍Pale-Shaped Self-Attention(PS-Attention)及其高效的并行实现。然后,给出了Pale Transformer block的组成。最后,将描述Pale Transformer Backbone的总体架构和变体配置。 3.1 Pale-Shaped Attention 为了捕获从短期到长期的依赖关系,提出了Pale-Shaped Attention(PS-Attention),它在一个Pale-Shaped区域(...
第1部分是Backbone(即ViT):它由1个Patch Embedding和L个Transformer Encoder层组成(见图3(a))。 第2部分是提出的ViT-Adapter:如图3(b)所示,它包含1个Spatial prior module,用于从输入图像中捕获空间特征,1个Spatial Feature injector,用于将空间先验注入到ViT中,以及1个多尺度特征提取器,用于从ViT中提取分层特征...
为了解决这个问题,作者将RetNet和Transformer结合起来,提出了RMT。受RetNet启发,RMT在视觉Backbone中引入了显式衰减,将与空间距离相关的先验知识引入到视觉模型中。这种与距离相关的空间先验允许显式控制每个Token可以关注的Token范围。此外,为了降低全局建模的计算成本,作者沿图像的两个坐标轴分解了这个建模过程。
本文提出了多尺度注意力融合机制,以在Token级别提取细粒度和粗粒度特征并动态融合它们,形成通用vision transformer主干,称为MAFormer,提高各种视觉任务的性能。 图1(a) 显示了MAFormer的整体架构。它以图像作为输入,其中 W 和 H 表示输入图像的宽度和高度,并采用分层设计。通过降低特征图的分辨率,网络可以捕获不同阶段...
因此，本文提出了MogaNet这一高效ConvNet家族，旨在挖掘基于ConvNet的纯模型中的信息上下文，并在复杂度和性能之间取得更好的平衡。在MogaNet设计中，作者引入了两个专门的聚合模块，分别在空间和通道交互空间中促进跨多个复杂性的交互，并将情境化整合其中。这一系列研究覆盖了多个视觉任务，包括ImageNet分类...