上表为用UperNet 在ADE20K语义分割任务上的评估结果,所有模型变体都进行了160K的epoch训练,batch-size为16,并报告了使用多尺度测试的mIoU。观察到,ConvNeXt实现有竞争力的性能,进一步验证了该架构的有效性。 Appendix Experimental Settings ImageNet (Pre-)training 上表为ConvNeXts的ImageNet-1K训练和ImageNet-22K预...
对于以 UperNet 为分割头的实验结果,可以看出,在不同的模型尺寸下,InceptionNeXt 的性能始终优于 Swin 和ConvNeXt。对于以 Semantic FPN 为分割头的实验结果,可以看出,在不同的模型尺寸下,InceptionNeXt 的性能始终优于 PVT 和 PoolFormer。这些结果表明,InceptionNeXt 对于密集预测任务也有很高的潜力。 总结 本文认为...
语义分割实验结果 如下图11所示是不同骨干网络,以 UperNet 为分割头在 ADE20k 上的实验结果。对于不同尺度的模型,我们的Conv2Former可以优于Swin Transformer和ConvNeXt。 5 『总结』 本文试图回答:如何借助卷积操作,打造具有 Transformer 风...
Table 6. COCO object detection and instance segmentation results using Mask-RCNN. FLOPS are calculated with image size (1280, 800). All COCO fine-tuning experiments rely on ImageNet-1K pre-trained models. Table 7. ADE20K semantic segmentation results using UPerNet. FLOPS are based on input si...
作者还用 UperNet 评估了 ADE20K 语义分割任务中的 ConvNeXt 主干模型。所有模型都经过 160K iterations 的训练,Batch size 为16,结果如下图8所示。ConvNeXt 模型可以在不同的模型容量上实现有竞争力的性能。 图8:Semantic segmentation on ADE20K 实验结果 ...
数据集:ADE20K, 分割头 UperNet,iterations, AdamW 作为优化器, batch size 设为 16, 结果如下图4所示。具有相似的模型参数量和 FLOPs 的 HorNet和 HorNet模型都优于Swin 和 ConvNeXt 模型。具体而言, HorNet GF 模型在单尺度 ml...
作者使用 ImageNet-1K 预训练的权重,使用 UperNet 作为分割头,使用 AdamW 优化器训练模型,学习率为 6e-5,Batch Size 大小为16,迭代次数为 160K。使用 Semantic FPN 作为分割头,Batch Size 大小为32,迭代次数为 40K。实验结果如图8和图9所示。 图8:以 UperNet 为分割头的 ADE20K 语义分割实验结果 ...
Nov 20, 2023 README.md Create README.md Dec 1, 2023 Repository files navigation README 这是论文基于Convnext-Upernet的图像篡改检测定位模型的实现 训练脚本:public_train.py 预测脚本:public_predict.py 训练权值在此下载 Packages No packages published...
UPerNet-ConvNeXt桉树是重要的用材林树种,具有生长速度快,适应性好及产量高等特点,可用于造纸,炼油,建筑,家具等多重用途.然而桉树不科学种植方式对生态环境产生一定的负面影响,如占用耕地和基本农田种植,导致耕地,基本农田被破坏等,因此快速,准确掌握桉树分布信息,对科学种植及桉树治理尤为重要.利用遥感影像提取桉树已...
Convnext-Upernet Based Deep-Learning Model for Image Forgery Detection and Localization 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 在当前数字时代,假新闻、网络勒索等网络犯罪行为愈发猖獗,导致篡改图像产生的负面影响日益凸显.鉴于此,检测与定位篡改图像已成为图像取证领域的关键任务.近年来,深度学习技术在计算机视觉...