ResNet50( (conv1): Sequential( (0): ZeroPad2d((3, 3, 3, 3)) (1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2)) (2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (3): ReLU() (4): MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride...
通过组合三种不同的模块结构,进而得到P3D ResNet。P3D ResNet在参数数量、运行速度等方面对C3D作出了优化。 * P3D conv 3d卷积被解耦为2d空间卷积和1d时间卷积,得益于分解,可以将其放置在resnet的残差block中,设计多种P3D模块。 这样做的话,2d空间卷积可以利用imagenet上预训练模型做迁移学习。作者依据空间卷积...
本文将详细解析3D ResNet卷积与3D卷积的参数,通过实例深入探讨这些技术的奥秘。 一、3D卷积基础 3D卷积方法的核心在于将视频划分为多个固定长度的片段(clip),通过3D卷积核提取这些片段中的时空特征。与2D卷积相比,3D卷积能够捕捉连续帧之间的运动信息,这对于视频理解、动作识别等任务至关重要。 在3D卷积中,关键参数...
在Human3.6M上,MobileNetV2大模型实现了51.44毫米的平均每关节位置误差。 且其参数量为4.07M,对比同类模型的20.4M(chen)减少了5倍,计算成本为5.49GFLOPS,是同类模型的1/3不到(14.1G)。 对于多人三维姿势估计任务,研究者使用RootNet来估计每个人的绝对坐标,在MuPoTS的20个场景中进行了实验: 实验结果证明,对比Zerui...
InternGPT: 基于点击-语言驱动的视觉交互系统 49:28 极市直播第111期|CVPR2023-石鼎丰:高效时序动作检测网络TriDet 48:54 极市直播第110期|CVPR2023-张铂:自动驾驶场景下模型通用表征学习与泛化性的思考 54:17 极市直播第109期|田柯宇:卷积网络上如何做BERT/MAE预训练,ResNet也能用 1:05:27 极市直播第...
据了解,这个模型的尺寸,只有基于ResNet-50的模型的1/7,算力达到了3.92GFLOPS。 而且平均每关节位置误差(MPJPE),也只有大约5厘米。 那么这一模型到底是如何在有限的算力下产生极佳性能的呢? 基于编码器-解码器结构的改进 这是一个从基本的编码器-解码器结构改良得来的模型。
resnet(imgs) if mode == 'loss': return {'loss': F.cross_entropy(x, labels)} elif mode == 'predict': return x, labels elif mode == 'tensor': return x 统计计算量和参数量 from mmengine.analysis import get_model_complexity_info input_shape = (3, 224, 224) model = MMResNet50(...
且其参数量为4.07M,对比同类模型的20.4M(chen)减少了5倍,计算成本为5.49GFLOPS,是同类模型的1/3不到(14.1G)。 对于多人三维姿势估计任务,研究者使用RootNet来估计每个人的绝对坐标,在MuPoTS的20个场景中进行了实验: 实验结果证明,对比Zerui Chen等研究者提出的获ECCV 2020的三维人体姿态估计方法,MobileNetV2在一...
据了解,这个模型的尺寸,只有基于ResNet-50的模型的1/7,算力达到了3.92GFLOPS。 而且平均每关节位置误差(MPJPE),也只有大约5厘米。 那么这一模型到底是如何在有限的算力下产生极佳性能的呢? 基于编码器-解码器结构的改进 这是一个从基本的编码器-解码器结构改良得来的模型。
eval.py 中的参数 args : Namespace(batch_size=1, config='configs/resnet.txt', filelist=None, infer_topk=1, log_interval=1, model_name='resnet', save_dir='checkpoints_models', use_gpu=True, weights='checkpoints_models/resnet_model') [INFO: test.py: 133]: Namespace(batch_size=1,...