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. ...
To address these challenges, this paper proposes a vision transformer model that combines receptive-field attention convolution (RFAConv) and context broadcasting median (CBM), referred to as RFAConv-CBM-ViT. Firstly, this paper introduces RFAConv in the patch embedding stage, which adaptively ...
Journal of Imaging Article Conv-ViT: A Convolution and Vision Transformer-Based Hybrid Feature Extraction Method for Retinal Disease Detection Pramit Dutta 1 , Khaleda Akther Sathi 1 , Md. Azad Hossain 1 and M. Ali Akber Dewan 2,* 1 Department of Electronics and Telecommunication Engineering, ...
作者认为 ViT 之所以效果好,是因为它是一个大模型,能够适配大量数据集,这使得它能够在分类领域中领先 ResNet 一大截。但是 CV 中不仅仅只有分类任务,对于大部分的 CV 任务,利用的都是滑动窗口,全卷积这样的方式。同时作者指出了 ViT 的一个最大问题:ViT 中的 global attention 机制的时间复杂度是平方级别的,对...
【ICLR 2023 Image as Set of Points】计算机视觉新范式,利用聚类的思想实现图像建模。在多个下游任务上不输ViT和ConvNets., 视频播放量 16550、弹幕量 10、点赞数 508、投硬币枚数 279、收藏人数 872、转发人数 219, 视频作者 PaperABC, 作者简介 PaperABC: Read latest p
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...
源代码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 自从ViT提出之后,在过去的一年里(2021年),Transformer在深度学习领域大杀四方,很多纯卷积的网络也不断的革新。基于transformer的模型在计算机视觉各个领域全面超越CNN模型。然而,这很大程度上都归功于Local Vision Transformer模...
图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2 神洛 29 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 ...
比如美团提出的PeLK网络,内核大小可以达到101x101,同参数量下性能反超 ViT,目前已被CVPR 2024收录。 更值得一提的,大核卷积网络不仅在性能上有所提升,在ImageNet分类等任务上,也展现出了优于ViT和ConvNet架构的效果。比如腾讯+港中文提出的UniRepLKNet,只用ImageNet-22K预训练,精度和速度SOTA,ImageNet达到88%。
VAN号称同时吸收了CNN和ViT的优势且简单高效,精度更高的同时参数量和计算量还更小。 VAN来自清华计图胡事民团队,他们提出一个标准大核卷积可以拆解成三部分: 深度卷积(DW-Conv)、深度扩张卷积(DW-D-Conv)和1 × 1卷积(1 × 1 Conv)。 更关键的是,再加上一步element-wise相乘可以获得类似注意力的效果,团队...