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...
https://github.com/facebookresearch/ConvNeXtgithub.com/facebookresearch/ConvNeXt 复现的代码网址: 1.引言 视觉识别的“咆哮的20年代”始于Vision transformer (ViTs)的引入,它很快取代了卷积神经网络(ConvNets),成为最先进的图像分类模型。在这篇文章中,作者重新审视了设计空间,并测试了纯粹的“卷积神经网络(...
深度可分离卷积对参数和精度有一个很好的trade off,所以ConvNeXt也参照ResNeXt的思想,将普通卷积替换成深度可分离卷积,为了和Swin-T的FLOGs相近,论文使用深度卷积即极限的分组卷积并将宽度从64扩展为96,这样也得到了很好的结果,精度上升了1%->80.5% 图表5 深度可分离卷积 Inverted Bottleneck 除此之外,我们发现 Transf...
最近我们有一篇工作也是设计了一个全卷积的网络,也是用了深度可分离、inverted bottleneck、LN代替BN,但远远没有这篇论文做得细致。实验过程中遇到的难收敛问题或许是更值得探索的内容,可惜志不在此,希望学弟能够更细致得探索吧。
摘要最后一句话,作者提出的ConvNeXt效果比Transformer好。 二、Introduction(引言): 引言的前四段都可以直接略过,都是在介绍之前的工作,害,要不是大佬的文章,我都觉得是凑字数,也可能是这种论文的必要点,学会了,我写论文的时候也这么凑字数。 不过值得关注的是他这前几段所介绍到的论文都可以读一读,虽然大部分...
Modernizing a ConvNet 作者将设计 Vision Transformer 的技巧应用于标准卷积网络(ResNet)，通过图示展示了实验结果：在计算量相同的情况下，纯卷积网络(ConvNext)的表现优于 Swin Transformer。这一发现开启了一条利用传统卷积网络挑战当前主流 Vision Transformer 的路径。通过比较 ResNet-50 与 Swin ...
摘 要为了解决人参分级特征差异性小、严重依赖专业人员的问题,建立了一个包含5 116张图像,不同背景下的3种级别的人参数据集,提出了一种基于改进ConvNeXt框架的人参分级模型。首先,在主干网络下采样后嵌入通道混洗(Channel Shuffle)模块,使通道特征充分融合以提升分级精确...
论文地址: 该论文的一句话总结: 本文利用MAE设计了全卷积掩码自编码器:FCMAE和新的全局响应归一化(GRN)层,并提出一个卷积主干新系列:ConvNeXt V2,它显著提高了纯ConvNet在各种视觉基准上的性能,最小的Atto版本仅有3.7M参数,而最大的Huge版本可高达88.9%准确率!
这篇论文重点放在了预训练过程的一个特定方面：「预训练中使用的数据」，并研究它如何影响由此产生的 ...
几篇论文实现代码:《ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders》(2023) GitHub: github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 [fig2] 《GPT Takes the Bar》(2022) GitHub: githu...