convnext_xlargecvt_t=convnext_tiny()cvt_s=convnext_small()cvt_b=convnext_base()cvt_l=convnext_large()cvt_x=convnext_xlarge()W021121:12:49.976547686device_context.cc:447]PleaseNOTE:device:0,GPUComputeCapability:7.0,DriverAPIVersion:10.1,RuntimeAPIVersion:10.1W021121:12:49.982038686device_cont...
最后,在每个阶段的末尾应用一个normalization层。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...
最后,在每个阶段的末尾应用一个normalization层。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...
# 配置模型 from ConvNeXt import convnext_tiny, convnext_small, convnext_base, convnext_large, convnext_xlarge cvt_t = convnext_tiny() cvt_s = convnext_small() cvt_b = convnext_base() cvt_l = convnext_large() cvt_x = convnext_xlarge() W0211 21:12:49.976547 686 device_conte...
(5)采用large kernel size 自从VGG之后,主流的CNN往往采用较小的kernel size,如3x3和5x5,其中3x3 conv在GPU上有高效的实现。然而Swin-T采用的window size为7x7,这比3x3 conv对应的windwo size要大得多,所以这里考虑采用更大的kernel size。 在这之前,首先将dw conv移到inverted bottleneck block的最开始,如上...
大卷积核（Large Kernel）大卷积核在VGG之后的相当长时间内都被完全抛弃了，原因是与大卷积核具有相同...
End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Base (B), Large (L), and Huge (H) models End-to-end IN-22K intermediate fine-tuning settings End-to-end IN-1K fine-tuning settings (after IN-22K intermediate fine-tuning) 协同设计 可以发现,在不修改模型架构的情况下使用 FCMAE 框架对表示学习质...
FAIR于近日提出的ConvNeXt[1]得到了广泛的关注，它引起关注的原因是它靠卷积结构便达到了ImageNet Top-...
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为了更深入地了解学习行为,我们首先在特征空间中进行定性分析。具体的,可以将 FCMAE 预训练的 ConvNeXt-Base 模型的激活可视化,由此可以观察到一个有趣的“特征崩溃”现象:即存在许多饱和的特征图,并且激活在通道之间变得很多余。如下图所示,这些特征图可以通过可视化 ConvNeXt 块中的维度扩展 MLP 层中观察到: ...