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...
论文名字:《A ConvNet for the 2020s》 论文网址: A ConvNet for the 2020s官网代码: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt复现的代码网址: https://github.com/KKKSQJ/DeepLearning/tree/master/cla…
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...
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...
ConvNeXt论文详解及代码实现概述：一、论文核心思想 挑战与超越：探索如何通过纯粹的卷积神经网络来挑战并超越当前热门的Vision Transformer模型。设计思路：逐步将标准的”ResNet”转换为”Vision Transformer”的设计思路，分析并发现了导致性能差异的关键组件，产生了ConvNext纯卷积模型。
一、ConvNext Highlight 核心宗旨:基于ResNet-50的结构,参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造,直到卷积模型超过trans-based方法的SOTA效果。 启发性结论:架构的优劣差异没有想象中的大,在同样的FLOPs下,不同的模型的性能是接近的。 意义:这篇文章可以作为很好的索引,将卷积网络演进过程中的重要成果收录,适合新手...
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!
33.[重读经典论文] Swin-Transformer2023-06-1134.[重读经典论文]VIT2023-06-1035.[重读经典论文]EfficientDet2023-06-08 收起 参考博客:ConvNeXt网络详解 参考视频:13.1 ConvNeXt网络讲解 ConvNeXt其实就是面向Swin Transformer的架构进行炼丹,最后获得一个比Swin Transformer还要牛逼的网络。 本文版权归作者(https:...
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 ...
论文指出,ConvNeXt性能反超同等规模的Swin Transformer,在ImageNet-1k上超过后者0.7%。 COCO、ADE20K上,ConvNeXt也做到同等规模更好或相当水平。 面对这篇由Facebook与UC伯克利联手打造的论文,深度学习三巨头之一的LeCun直言: 卷积模型与视觉Transformer间的争论愈演愈烈了!