论文链接:CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers openaccess.thecvf.com/c PyTorch代码:github.com/huawei-noah/ MindSpore代码:gitee.com/mindspore/mod 引言 Transformer的诞生推动自然语言处理网络的进步和发展,受此启发,transformer近年来开始在计算机视觉领域崭露头角。谷歌学者提出的Vision Transfo...
CMT- s在所有数据集中以更少的FLOPs优于其他基于transformer的模型,并在FLOPs减少9倍的情况下与EfficientNet-B7达到相当的性能,这证明了CMT架构的优越性。 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Guo_CMT_Convolutional_Neural_Networks_Meet_Vision_Transformers_CVPR_2022_paper.pdf...
CMT- s在所有数据集中以更少的FLOPs优于其他基于transformer的模型,并在FLOPs减少9倍的情况下与EfficientNet-B7达到相当的性能,这证明了CMT架构的优越性。 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Guo_CMT_Convolutional_Neural_Networks_Meet_Vision_Transformers_CVPR_2022_paper.pdf 来自:...
CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers Jianyuan Guo1,2, Kai Han2, Han Wu1, Yehui Tang2, Xinghao Chen2, Yunhe Wang2*, Chang Xu1∗ 1 School of Computer Science, Faculty of Engineering, University of Sydney. 2 Huawei Noah's Ark Lab. {jianyuan.guo...
论文地址:[2107.06263] CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers (arxiv.org) 项目地址:https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/cmt_pytorch 一、Motivation 1.尽管ViT已经广泛的应用于图像识别任务,但是ViT的性能和计算成本与现有的CNN还存在着一定的差距,例如类似规模...
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络,利用Transformers捕获远程依赖关系,利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt,它在准确性和效率方面有更好的权衡。 CMT:体系结构 CMT块由一个局部感知单元(LPU)、一个轻量级多头自注意模块(LMHSA)和一个反向残差前馈网络(IRFFN)组成。 1、局部感知单元(LPU) 在以前的transfo...
论文链接: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Guo_CMT_Convolutional_Neural_Networks_Meet_Vision_Transformers_CVPR_2022_paper.pdf PyTorch代码: https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/cmt_pytorch MindSpore代码: https://gitee.com/mindspore/models/tree/master...
Keras CMT is for PDF 2107.06263 CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers.ModelParamsFLOPsInputTop1 AccT4 Inference CMTTiny, (Self trained 105 epochs) 9.5M 0.65G 160 77.4 315.566 qps - (305 epochs) 9.5M 0.65G 160 78.94 315.566 qps - 224, (fine-tuned 69 epochs) 9.5M ...
Keras CMT is for PDF 2107.06263 CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers.ModelParamsFLOPsInputTop1 AccDownload CMTTiny, (Self trained 105 epochs) 9.5M 0.65G 160 77.4 - 305 epochs 9.5M 0.65G 160 78.94 cmt_tiny_160_imagenet - fine-tuned 224 (69 epochs) 9.5M 1.32G 224 ...
#Transformer##CNN# CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers Transformer 虽然在图像识别任务中已取得很大成功,但与现有卷积神经网络(CNN)在性能和计算成本方面仍然存在差距。 针对上述问题,作者在本次工作中的目标是开发一个不仅能超越典型的 Transformer ,而且能超越高性能卷积模型的网络。 具体来说...