上图展示了ConvMixer-1536/20不同层的随机64个depthwise convolutional kernel的可视化。 04 总结 在本文中,作者提出了ConvMixer,这是一种非常简单的模型,它仅使用标准卷积就能独立地混合patch embedding的空间和通道信息。虽然ConvMixer不是为了最大化准确率或速度而设计的,但ConvMixer优于Vision Transformer和MLP-Mixer...
上图展示了ConvMixer-1536/20不同层的随机64个depthwise convolutional kernel的可视化。 04 总结 在本文中,作者提出了ConvMixer,这是一种非常简单的模型,它仅使用标准卷积就能独立地混合patch embedding的空间和通道信息。虽然ConvMixer不...
』,提出《ConvMixer》,只需 7 行 pytorch 代码实现的网络,就能在 ImageNet 上达到 80%+ 的精度! 详细信息如下: 论文链接:openreview.net/forum? 项目链接:github.com/tmp-iclr/con 复现代码:github.com/xmu-xiaoma66 导言: 尽管卷积网络多年来一直是视觉任务的主要结构,但最近的实验表明,基于Transformer的模型...
此外,作者也提供了一个简短的pytorch实现,只需要280个字符,就能实现ConvMixer。 03 实验 3.1. CIFAR-10 Experiments 作者在CIFAR-10数据集上,基于ConvMixer-256/8模型上进行了消融实验,作者首先尝试了去掉逐通道卷积的残差结构和加上逐点卷积的残差结构,可以看出,这两种方式都会带来模型性能的下降。然后,作者也尝试了...
ConvMixer的实验结果表明,虽然使得它实现非常简单,只需要7行pytorch代码(如上图所示),但能实现和ResNet、MLP-MIxer、ViT等复杂结构相似的性能。这表明,至少在某种程度上,patch表示本身可能是视觉Transformer优越性能来源的关键组成部分之一。 02 方法 2.1. ConvMixer ...