Conv block是由连续的卷积层组成的,通常包含卷积层、批量归一化层和激活函数层。之所以使用连续的卷积层,是为了增加网络的复杂性和深度。卷积层可以通过使用不同大小的滤波器来从输入图像中提取特征,并生成一系列的特征映射。批量归一化层可以使网络更加稳定并加速训练过程。激活函数层通过引入非线性性来增加网络的表达...
3代表第3个block，4代表block里第4个卷积层
其基本的 Block 包含一个 Token Mixer 和一个 FFN 层。根据Conv 里面使用的是 Depth-wise Convolution 还是 GF Layer 分为 HorNet-T/S/B/L和 HorNet-T/S/B/L。根据 Swin 的整体架构也设置为 4 个 stages, 各个 stage 的通...
在Swin-Transformer中,每个骨干网络被分成了4个不同的Stage,每个Stage又是由若干个Block组成,在Swin-Transformer中,这个Block的比例是1:1:3:1,而对于更大的模型来说,这个比例是1:1:9:1。ConvNeXt的改进是将ResNet-50的每个Stage的block的比例调整到1:1:3:1,最终得到的block数是(3,3,9,3)。从图1中可以...
下图展示了ConvNeXt Block是如何借鉴Swin Transformer Block，从ResNet Block发展而来的。大卷积核、逆瓶颈...
这与Transformer 类似,由于 MLP 层遵循窄 -> 宽 -> 窄设计,MLP 中的第二个稠密层将输入的特征扩展了四倍。 classBottleNeckBlock(nn.Module): def__init__( self, in_features: int, out_features: int, expansion: int = 4, stride: int = 1, ...
接下来,我们发现 Transformer 的 FFN 层是一个 Inverted Bottleneck 结构 Inverted Bottleneck 特点是两头窄中间宽,于是 ConvNeXt Block 在 Res Block 上做了改进,维度变化为 96 -> 384 -> 96 接下来是激活函数,之前 CNN 中 relu 是标配,咱们为了向 Swin 看齐学习,换成 gelu,和 Transformer 一样激活函数少一...
head:通常在神经网络中,"head"指的是输出层部分,这个模块可能实现了模型的输出逻辑。 rep_block:可能是实现了某种重复结构的模块,常用于构建深层网络。 kernel_warehouse:这个模块可能与卷积核的管理或生成有关,可能用于动态生成或存储卷积核。 dynamic_snake_conv:这个模块可能实现了一种动态的卷积操作,可能与特定的...
Conv卷积层+Residual Block残差网络就被称为一个stage 上面红色指出的那个,原始的Darknet-53里面有一层 卷积,在YOLOv11里面,把一层卷积移除了 为什么移除呢? 原始Darknet-53模型中间加的这个卷积层做了什么?滤波器(卷积核)的个数从 上一个卷积层的512个,先增加到1024个卷积核,然后下一层卷积的卷积核的个数又...