独立的下采样层:ResNet的下采样操作是在每个阶段的开始阶段使用步长为2的3×3卷积和直连步长为2得1×1卷积完成,Swin Transformers中则是在不同阶段之间进行独立得下采样,ConvNext采用相同得策略,使用步长为2得2×2卷积进行空间下采样,这个改动会导致训练不稳定,所以在下采样操作前、Stem后以及全局池化层之后加入了...
一、ConvNext Highlight 核心宗旨:基于ResNet-50的结构,参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造,直到卷积模型超过trans-based方法的SOTA效果。 启发性结论:架构的优劣差异没有想象中的大,在同样的FLOPs下,不同的模型的性能是接近的。 意义:这篇文章可以作为很好的索引,将卷积网络演进过程中的重要成果收录,适合新手。
ConvNets在过去十年中是渐进式改进,与之不同,Vision Transformer的采纳是一个阶段性变化。在最近的文献中,对二者(e.g. a Swin Transformer vs. a ResNet)进行比较时通常采用系统级的比较。ConvNets和分层Transformer在同一时间内变得不同和相似:他们都配有相似的归纳偏置,但在训练过程和宏观/微观的架构设计上相差...
最后论文得到了ConvNext,一个性能非常不错的CNNs的结构。 而且我们考虑提升CNNs的效果,也是因为CNNs目前来看要比Transformer更加成熟,例如一些硬件支持的的操作有限,比如在swin中roll(torch.roll)。然后针对Conv并行加速的方法更多。 Modernizing a ConvNet:a Roadmap 论文当中展示了一ResNet-50作为基础的改进模型,将...
三、Modernizing a ConvNet: a Roadmap(现代化路线) 1.Macro Design模块 2.ResNeXt-ify模块 3.Inverted Bottleneck模块: 4.Large Kernel Sizes模块: 5.various layer-wise Micro Design模块 ...
1.2.2、ConvNeXt MetaAI在论文A ConvNet for the 2020s中, 从ResNet出发并借鉴Swin Transformer提出了一种新的 CNN 模型:ConvNeXt,其效果无论在图像分类还是检测分割任务上均能超过Swin Transformer,而且ConvNeXt和vision transformer一样具有类似的scalability(随着数据量和模型大小增加,性能同比提升)。
The first interesting approach was a ConvNet that uses raw EEG data for P300 speller application [6]. It uses convolutional layers that extract temporal and spatial features. It is inspired from Filter Banks Common Spatial Pattern (FBCSP) [2]. A convolution is performed with a kernel of size...
Modernizing a ConvNet: a Roadmap 1 Training Techniques (76.1—>78.8) 使用较新的训练策略(AdamW)、数据增强策略(Mixup, Cutmix, RandAugment, Random Erasing, Stochastic Depth, Label Smoothing)和超参设置。 2 Macro Design (78.8—>79.5) 宏观的结构调整 ...
Welcome to ConvNet. ConvNet is a fast C++ based GPU implementation of Convolutional Neural Nets. Supports Multi-GPU architectures (Multiple GPUs, Single machine). Provides a fast CPU-only feature extractor. Installation [Install guide] (https://github.com/torontodeeplearning/convnet/blob/master/IN...
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