同MAE 一致,ConvNeXt V2 也采用轻量级的解码器设计。其次,作者还考虑了更复杂的解码器,例如分层解码器如 FPN 和 U-Net 或 ViT 和 MAE,不过最终的实验表明更简单的单个 ConvNeXt 块解码器效果其实就很不错了,而且还可以显著减少预训练时间,本文将将解码器的维度设置为 512。 Reconstruction target 这里目标重构的...
为了进行分析,作者从 ImageNet-1K 验证集中的不同类别中随机选择1000张图像,并从不同模型的每一层中提取高维特征,包括 FCMAE模型、有监督训练的 ConvNeXt 模型和 MAE 预训练的 ViT 模型。然后计算每个图像的每层距离,并对所有图像的值求平均值。结果如下图5所示,FCMAE 预训练的 ConvNeXt 模型表现出明显的特征...
ConvNextV2是借助MAE的思想来训练ConvnextV1。关于ConvnextV1可参考: A ConvNet for the 2020s 1、Fully Convolutional Masked Autoencoder 本文借助MAE的思想,设计了一套基于CNN的自监督学习网络结构。 如上图所示,首先随机mask住2D图像的patch区域,为了防止Conv在训练过程中“看到“被遮挡区域的...
近年来以 ConvNeXt 为代表的现代 ConvNets 在各种视觉场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用 ImageNet 标签进行监督学习而设计的,但它们也可能受益于自监督学习技术,例如掩码自动编码器 (MAE) 。为了更好地结合 ConvNeXt 和 MAE,ConvNeXt V2 提出了一个改进的网络架构,将全局响应归一化 (GRN) ...
中型GPT训练微调库NanoGPT发布;Meta推出ConvNeXtV2,用MAE设计纯卷积 看看本周新进展 本周带来的6个 SOTA 模型分别用于图像分类等视觉下游任务、图像编辑、多模态(CV、NLP、语音等)自监督学习、3D场景生成;还有1 个工具用于 GPT 开发;2 个数据集分别用于自动驾驶和文本到SQL语义解析;以及2 个新思路关于大模型剪枝...
ConvNeXt V2论文翻译:ConvNeXt V2与MAE激情碰撞 内容简介: 文章目录 摘要 1 简介 2 相关工作 3 全卷积掩码自编码器 4 全局响应归一化 5 ImageNet实验 6 迁移学习实验 7 结论 摘要 论文链接:ConvNeXt V2 在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下,视觉识别领域在21世纪20年代初实现了快速现代化和性能提升。
PASSL包含 SimCLR,MoCo v1/v2,BYOL,CLIP,PixPro,simsiam, SwAV, BEiT,MAE 等图像自监督算法以及 Vision Transformer,DEiT,Swin Transformer,CvT,T2T-ViT,MLP-Mixer,XCiT,ConvNeXt,PVTv2 等基础视觉算法 - PaddlePaddle/PASSL
简介:ConvNeXt-V2:当 MAE 遇见 ConvNeXt 会碰撞出怎样的火花? Title: ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders Author:Sanghyun Woo et al. (KAIST, Meta AI and New York University) Paper:https://arxiv.org/pdf/2301.00808.pdf ...
一、 ConvNeXtv2 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 请添加图片描述 本文的重点是探讨如何在同一框架下共同设计网络架构和掩码自编码器,目的是使基于掩码的自监督学习对 ConvNeXt 模型有效,并获得与使用 Transformer 相当的性能。 论文方法 请添加图片描述 论文具体细节可以看原论文 网络设计 请添加图...
同MAE 一致,ConvNeXt V2 也采用轻量级的解码器设计。其次,作者还考虑了更复杂的解码器,例如分层解码器如FPN和U-Net或ViT和MAE,不过最终的实验表明更简单的单个 ConvNeXt 块解码器效果其实就很不错了,而且还可以显著减少预训练时间,本文将将解码器的维度设置为 512。