附加：很高兴看到 MetaAI (前身 FAIR)选择了 MMDetection 来作为算法 base 实现了目标检测部分，作为 MM...
设置模型为convnextv2_base,pretrained设置为true,表示加载预训练模型,修改head层,将将输出classes设置为12。 如果resume为True,则加载模型接着resume指向的模型接着训练,使用模型里的Best_ACC初始化Best_ACC,使用epoch参数初始化start_epoch 设置优化器和学习率调整算法 # 选择简单暴力的Adam优化器,学习率调低 optimizer...
根据系统参数和计算成本,设计了VAN-Tiny、VAN-Small、VAN-Base和VAN-Large四种架构。整个网络的详细情况如表2所示。 复杂度分析 为了简化格式,在计算过程中省略了偏差。假设输入和输出特征具有相同的大小H×W×c。参数和FLOPs可以表示为: 这里,d表示膨胀率,K表示核的大小。当K=21时,param可以写成: 作者发现,当d...
adjust_parameter(image_size, base_size=1000) 函数根据图像的大小调整参数,以便在绘制时保持比例。draw_detections(image, info, alpha=0.2) 函数是核心绘制函数,根据检测到的信息在图像上绘制边界框、掩膜和相关的度量信息(如面积、周长、圆度和颜色)。如果有掩膜信息,它会使用多边形绘制掩膜,并计算相应的几何特征...
设置模型为convnextv2_base,pretrained设置为true,表示加载预训练模型,修改head层,将将输出classes设置为12。 如果resume为True,则加载模型接着resume指向的模型接着训练,使用模型里的Best_ACC初始化Best_ACC,使用epoch参数初始化start_epoch 设置优化器和学习率调整算法 ...
参数设置 Pre-training setting End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Atto (A), Femto (F), Pico § and Nano (N) models End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Tiny model End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Base (B), Large (L), and Huge (H) models ...
ConvNeXt V2 最终在各种识别基准上的性能,包括 ImageNet 分类、COCO检测和ADE20K分割任务上均取得了极具竞争力的结果,其中最小的模型仅 3.7M 参数可获取 76.7% top-1 准确率,而最大的模型约 650M 参数则能达到 88.9% 准确率。 前情回顾 ConvNeXt ...
CNN模型难点就在于模型容量，只在1K小模型上和Transformer比不公平。而在2亿参数/100GFLOPS的规模上，...
ConvNeXt是一个结构简单的现代CNN模型,对于每个ConvNeXt块,输入X首先由深度卷积处理,以沿空间维度传播信息。遵循MetaFormer将深度卷积抽象为负责空间信息交互的token mixer。因此,如图2所示,ConvNeXt被抽象为MetaNeXt,形式上,在MetaNeXt块中,其输入X首先被处理为: ...