Our approach extracts hierarchical features from complicated, high-resolution pictures using pre-trained models: the Vision Transformer (ViT) and Inception ResNet V2. To enhance model performance, we present tunable lambda coefficients for the weighted arithmetic integration of the two models. ...
为了使用large kernel,就要改变一下depthwise conv layer。 研究者认为更大的感受野是ViT性能更好的可能原因之一,作者尝试增大卷积的kernel,使模型获得更大的感受野。首先在pointwise conv的使用上,作者为了获得更大的感受野,将depthwise conv提前到1x1 conv之前,之后用384个1x1x96的conv将模型宽度提升4倍,在用96个1x1...
图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2 神洛 31 人赞同了该文章 目录 收起 一、Vision Transformer 二、Swin-Transformer 三、MobileViT 3.1 为什么引入CNN与Transformer的混合架构 3.2 性能对比 3.3 模型结构 3.4 MobileViT block 3.5 Patch Size对性能的影响 3.6 ...
填补了现有大卷积核ConvNet的架构设计不足和在非视觉领域的应用研究空白,通过提出四个架构准则设计了UniRepLKNet,并在图像识别、时间序列预测和音频识别等任务上取得了领先的性能,验证了大卷积核的重要性和ConvNet的通用感知能力。
viT后很多工作都是想办法把transform和convolution结合起来,希望同时享受各自的优点。 类似的工作有: ContNET,降参数量时候可以用这个。 T2T,多个tokens 并成一个token,这是soft split,因为有重叠部分。类似conv的想法。 CVT在vit中加了一个conv embedding,就是先把tokens reshape成图,然后用卷积完成下采样以及相邻tok...
这项工作中,研究了卷积神经网络和Transformers之间的架构差异,并试图在比较网络性能时识别混淆变量。该研究旨在为卷积神经网络弥合前ViT和后ViT时代之间的差距,以及测试纯ConvNet所能达到的极限。 方法 训练策略 使用了接近DeiT 和Swin Transformer的训练配方。对于深度残差网络,训练由原来的90个历元扩展到300个历元。我们...
近日,基于这一思路的论文《ParC-Net:继承ConvNet和Transformer优点的位置敏感的循环卷积》入选了计算机视觉顶会ECCV 2022,并引发国内外广泛关注。 这篇论文提出了一种面向移动端、融入ViT优点的纯卷积结构模型ParC-Net,能以更小的参数量,在常见视觉任务中实现比主流轻量级ConvNet更好的性能。
在视觉任务上,CNN、ViT各有各的优势和劣势。 于是,以经典Backbone为基础、细节上相互借鉴,成了最近一个热门研究方向。 前有微软SwinTransformer引入CNN的滑动窗口等特性,刷榜下游任务并获马尔奖。 后有Meta AI的 ConvNeXT 用ViT上的大量技巧魔改ResNet后实现性能反超 。
图像分类网络：ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2 Vision Transformer (ViT)ViT模型通过引入Transformer架构在视觉领域展现了其巨大的潜力，有效提升多种任务的性能。然而，ViT的模型参数量巨大（例如，ViT Large Patch16的权重接近1GB），这使得在移动端部署变得困难。为...
Conv2Former使用了ViT一样的QKV结构,但采用卷积生成权重,能够起到大幅降低参数的同时提高全局信息提取能力的作用,为视觉任务进一步设计卷积模型提供了一种思路。 - 飞桨AI Studio