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(如ConvNeXt)、ViT(如Swin Transform...
我们使用所提出的卷积调制(称为Conv2Former)构建了一个层次ConvNets家族。我们的网络简单易懂。实验表明,我们的Conv2Former在所有ImageNet分类、COCO对象检测和ADE20k语义分割方面都优于现有的流行ConvNets和vision Transformers,如Swin Transformer和ConvNeXt。 1、简介 在2010年代,视觉识别领域的巨大进步主要集中在卷积神...
1.1.3 Conv2Former 整体架构 如下图3所示,与ConvNeXt 和 Swin Transformer 相似,作者的 Conv2Former 也采用了金字塔架构。总共有4个 Stage,每个 Stage 的特征分辨率依次递减。根据模型大小尺寸,一共设计了5个变体:Conv2Former-N,Conv2Former-T, Conv2Former-S, Conv2Former-B,Conv2Former-L。 图3:Conv2Form...
Conv2Former可以从更大卷积核如(11×11)中获益更多,但与之前结论不同,后者证明使用内核大于9×9的标准卷积几乎不会带来性能增益,但会带来计算负担,还表明,本文提出的方法比最近使用超大卷积的工作表现更好。在流行的视觉任务上评估Conv2Former,包括分类,目标检测,实例分割和语义分割。 二、Related work From ConvNet...
『Conv2Former 整体架构』 如下图3所示,与ConvNeXt 和 Swin Transformer 相似,作者的 Conv2Former 也采用了金字塔架构。总共有4个 Stage,每个 Stage 的特征分辨率依次递减。根据模型大小尺寸,一共设计了5个变体:Conv2Former-N,Conv2Former-...
一、本文介绍本文记录的是利用 Conv2Former优化YOLOv11的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息,但资源占用较大。卷积操作资源占用较少,但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2For…
一、 Conv2Former 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 论文并不试图设计一种最先进的视觉识别方法,而是研究一种更有效的方法来利用卷积来编码空间特征。通过比较最近的卷积神经网络 (ConvNets) 和 Vision Transformers 的设计原则,我们建议通过利用卷积调制操作来简化自注意力。我们表明,这种简单的方法可...
最近,ConvNeXt,在传统残差结构的基础上,使用了更为先进的训练技巧,使传统卷积的性能可以和ViT不相上下,这让我们重新思考能否设计一种全新的结构可以大幅减低计算开销的同时,有着transformer一样的全局特征提取的能力,Conv2Former使用了transformer一样的QKV结构,但采用卷积生成权重加权,为我们进一步设计卷积模型提供了一...
Conv2Former | 超简Transformer风格ConvNet,比ConvNeXt还秀,媲美VANmp.weixin.qq.com/s/zhbC4EA05fHPvQKlazL-0A 近三年CVPR引用量最高论文(截止目前2022年11月): CVPR2020引用量最高的论文:MoCo CVPR2021引用量最高的论文:SimSiam CVPR2022引用量最高的论文:MAE ...
Conv2Former采用金字塔结构,与ConvNeXt和Swin Transformer网络类似,共四个阶段,每阶段特征图分辨率不同,连续阶段间使用patch embedding块(通常为步长2的2×2卷积)降低分辨率,不同阶段有不同数量的卷积块,构建了Conv2Former-N、Conv2Former-T、Conv2Former-S、Conv2Forme -B、Conv2Former-L五种变体。