本次介绍的 ConvNeXt v2 将自监督学习技术和架构改进相结合,显著提高了纯 ConvNets 在各种识别基准上的性能,包括 ImageNet 分类、COCO 检测和 ADE20K 分割。
ConvNeXt 架构的出现使传统的 ConvNet 更加现代化，证明了纯卷积模型也可以适应模型和数据集的规模变化。然而，要想对神经网络架构的设计空间进行探索，最常见方法仍然是在 ImageNet 上进行监督学习的性能基准测试。另一种思路是将视觉表征学习的重点从有标签的监督学习转向自监督预训练。自监督算法将掩码语言建模引入...
为此,来自 KAIST、Meta、纽约大学的研究者(包括ConvNeXt一作刘壮、ResNeXt 一作谢赛宁)提出在同一框架下共同设计网络架构和掩码自编码器,这样做的目的是使基于掩码的自监督学习能够适用于 ConvNeXt 模型,并获得可与 transformer 媲美的结果。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.00808v1.pdf 在设计掩码自编码器时...
图1概括了ConvNeXt的所有优化点,它从ResNet-50[4]或者ResNet-200出发,依次从宏观设计,深度可分离卷积(ResNeXt[5]),逆瓶颈层(MobileNet v2[6]),大卷积核,细节设计这五个角度依次借鉴Swin Transformer的思想,然后在ImageNet-1K上进行训练和评估,最终得到ConvNeXt的核心结构。 图1:ConvNeXt的网络结构优化策略 1.1 ...
上图为ConvNeXts与ViT等在ImageNet-1K分类任务的性能对比,气泡大小正比于模型的GFLOPs。 框架 Modernizing a ConvNet: a Roadmap 本节提供从ResNet转为ConvNeXt的轨迹,考虑两种模型大小的GFLOPs,一种是ResNet-50/Swin-T,GFLOPs约为 4.5×10^9 ,另一种是ResNet-200/Swin-B模型,GFLOPs约为 15.0×10^9。 从...
概括convnext ConvNext是一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的变体，它在传统的CNN架构基础上进行了改进和优化。ConvNext的目标是提高图像处理和模式识别任务的性能和效率。ConvNext的主要特点是引入了一种新的卷积层结构，即Next Convolutional Layer。该层结构通过在传统的卷积层中引入非线性激活函数...
在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:ConvNeXt V2实战:使用ConvNeXt V2实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库 在train.py导入 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1" 选择显卡,index从0开始,比如一台机...
使用convnext迁移学习 前言: 根据计划,本文开始讲述另外一个操作符串联(Concatenation),读者可以根据这个词(中英文均可)先幻想一下是干嘛的。其实还是挺直观,就是把东西连起来,那么下面我们来看看到底连什么?怎么连?什么时候连? 简介: 串联操作符既是物理操作符,也是逻辑操作符,在中文版SQL Server的图形化执行计划...
ConvNext是由Google Brain团队提出的一种卷积神经网络模型。它采用了一种全新的网络结构,能够有效地提高图像识别的准确性和效率。ConvNext在传统的卷积神经网络模型的基础上进行了改进和优化,使其更适用于大规模图像数据的处理和分析。 ConvNext的核心思想是通过具有不同尺度和深度的卷积层来捕捉图像中的不同特征。这种...
ConvNeXt-T 结构图 根据源码手绘的ConvNeXt-T网络结构图,仔细观察ConvNeXt Block会发现其中还有一个Layer Scale操作(论文中并没有提到),其实它就是将输入的特征层乘上一个可训练的参数,该参数就是一个向量,元素个数与特征层channel相同,即对每个channel的数据进行缩放。Layer Scale操作出自于Going deeper with image...