CNN 在时间维度上对音频和文本数据进行一维卷积和池化操作,沿(高度×宽度)维度对图像进行二维处理,沿(高度×宽度×时间)维度对视频进行三维处理。对于图像,在输入上滑动滤波器会生成一个特征图,为每个空间位置提供滤波器的响应。 换句话说,一个 ConvNet 由多个滤波器堆叠在一起,学习识别在图像中独立于位置信息的具...
卷积神经网络(ConvNet/CNN)是一种深度学习算法,如果输入一张图像(像素本身是矩阵,可以拓展到矩阵的层面,不仅仅局限于图片),它能够为图像(矩阵)中不同的部分区分出重要的部分和不重要的部分(分配权重)。相比较其他分类任务,CNN对数据预处理的要求不是很高,只要经过足够的训练,就可以学习到图像(矩阵)中的特征。 为...
- 有监督的ConvNeXt比有监督的ViT校准得更好。 健壮性和可移植性 模型的健壮性和可移植性,是适应数据分布变化和新任务的关键。 研究人员使用不同的ImageNet变体评估了稳健性,发现虽然ViT和ConvNeXt模型具有类似的平均性能,但除了ImageNet-R和ImageNet-Sketch之外,监督模型在稳健性方面通常优于CLIP。 在可移植性方面...
Conv2Former如何实现媲美VAN的性能? 本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式:通过组合ConvNet与ViT的设计理念,本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化,进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明:所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet...
通过warehouse sharing ,ConvNet的多个相邻卷积层可以共享同一个 warehouse ,只要在 kernel partition过程中使用相同的卷积核单元大小,进一步增强了其参数效率和表示能力。然而,当n取一个显著大的值时,KernelWarehouse的优化比现有方法更具挑战性。 作者发现,流行的动态卷积注意力函数在这种情况下效果不佳。作者通过设计一...
2022-ConvNet CVPR 1. 简介 1.1 简介 1.2 结论 2. 网络架构 2.1 设计方案 2.2 Macro design 2.3 ResNeXt-ify 2.4 Inverted Bottleneck 2.5 Large Kernel Sizes 2.6 Micro Design 2.7 ConvNext variants 3. 训练 4. 代码 2022-ConvNet CVPR 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.03545 ...
由于ViTs在许多视觉任务中大大超过了规范的 ConvNet,一些工作试图解释是什么使ViTs工作。这里从整体框架和基本操作两个方面提出了一个全面的宏观架构。 2.1、总体结构 最近的研究表明,其固有的框架使ViTs优于ConvNet。因此,首先介绍了一个针对ConvNet...
我们提出了PARC-Net,这是一个纯基于ConvNet的主干模型,通过将视觉Transformer的优点融合到ConvNet中来进一步增强这些优点。 具体来说,我们提出了位置感知循环卷积(ParC),这是一种轻量级的卷积运算,它拥有全局感受野,同时产生像局部卷积一样的位置敏感特征。 我们将ParCs和压缩激励操作结合起来,形成一个类似于MetaFormer的...
作者在Introduction部分里,从ConvNet的前世今生开始讲起,并且在第二段就表明了一个观点:“The full dominance of ConvNets in computer vision was not a coincidence”。确实,卷积神经网络在transformer诞生前称霸了整个计算机视觉领域,而作者的这篇工作就是让ConvNet重新在视觉领域大放异彩!
视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入,其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet),成为最先进的图像分类模型。 视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入,其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet),成为最先进的图像分类模型。另一方面, ViT 模型在包括目标检测、语义分割等一系列计算机...