MobileViT结构 下图对应的是论文中的图1(b),可以看到MobileViT主要由普通卷积,MV2,MobileViT block,全局池化以及全连接层共同组成。 在这里插入图片描述 MV2即MobiletNetV2中的Inverted Residual block,在本文4.3.1 Inverted residual block中有详细讲解。 上图中标有向下箭头的MV2结构代表stride=2的情况,即需要进行...
ConvNeXt模型的网络结构由多个ConvNeXt Block组成,每个Block是模型的核心模块,包含了卷积操作、激活函数、归一化层等。与传统的卷积神经网络相比,ConvNeXt Block进行了优化设计,尤其是在计算和存储上做了很好的平衡。以下是ConvNeXt模型的关键模块和特性: 深度可分离卷积:ConvNeXt采用深度可分离卷积替代常规的全连接层,以...
故本文的bottleneck block使用分组卷积的特殊情况深度卷积(组的数量等于通道的数量),其先将3 ×3卷积以通道为单位进行运算(深度卷积),然后再通过1×1卷积进行通道融合(点卷积)。3 ×3的深度卷积和1×1的点卷积导致了分离的空间混合和通道混合,这对齐了Vision Transformer的特性。 基于此,ConvNeXt的GFLOPs从4.4降到...
Swin-Transfromer的MLP Block中只有一个激活函数,效仿这种设计ConvNeXt也只在逆瓶颈Block中的两个1x1卷积之间使用一层激活层,其他位置删除,有趣的是,这反而带来了0.7个点的提升,准确率来到了81.3%。作者认为可能是过多的非线性计算干扰了特征信息的传递 3.3 更少的归一化层以及BN替换为LN 前者原理同1.4.2。准确...
更少的激活函数和归一化层 (仅在1×1卷积之间使用激活函数,仅在7×7卷积和1×1卷积之间使用归一化层):Transformer 和 ResNet Block 之间的一个区别是 Transformer 的激活函数较少。MLP 块只有一个激活函数。相比之下,卷积网络的激活函数较多,每个卷积层都有一个激活函数,包括1×1卷积层。作者从残差块中消除了...
1.基本模块:ConvNext的基本构建块是ConvNeXtBlock,该模块借鉴了Transformer中的Multi-Head Self-Attention(多头自注意力)机制,并将其转化为适用于图像处理的结构。具体来说,ConvNeXt Block包含以下三个主要部分: - LayerNorm:首先对输入进行归一化,确保数据分布的一致性。 - Depthwise Convolution:采用depthwise separable...
在depthwise conv的基础上借鉴MobileNet的inverted bottleneck设计,将block由下图(a)变为(b)。因为depthwise不会使channel之间的信息交互,因此一般depthwise conv之后都会接1x1的pointwise conv。这一顿操作下来准确率只涨了0.1%到80.6%。 Large Kernel Sizes
根据源码手绘的ConvNeXt-T网络结构图,仔细观察ConvNeXt Block会发现其中还有一个Layer Scale操作(论文中并没有提到),其实它就是将输入的特征层乘上一个可训练的参数,该参数就是一个向量,元素个数与特征层channel相同,即对每个channel的数据进行缩放。Layer Scale操作出自于Going deeper with image transformers. ICCV...
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...
实际上要和transformer保持一致,应该在block最开始增加一个BatchNorm,但是这个并没有提升性能,所以最终只留下了一个norm层。另外,transformer的norm层采用LayerNorm,而CNN常采用BatchNorm,一般情况下BatchNorm要比LayerNorm效果要好,但是BatchNorm受batch size的影响较大。这里将BatchNorm替换成LayerNorm后,模型性能只有...