其中C代表4个stage中输入的通道数,B代表每个stage重复堆叠block的次数 ConvNeXt v2 ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 这篇文章主要就是两个内容:1、Masked Autoencoder(MAE);2、Global Response Normalization(GRN)。将这两个内容用到 ConvNeXt 中来。依次介绍这两个内容...
仔细观察ConvNeXt Block会发现其中还有一个Layer Scale操作(即对每个channel的数据进行缩放,论文中并没有提到)。它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。 Layer Scale操作出自于Going deeper with image transformers. ICCV, 2021这篇文章,有兴趣的可以自行了解。 在...
作者发现 ConvNeXt V1 模型存在特征崩溃问题,即在通道之间存在冗余激活(死亡或饱和神经元)。为了解决这个问题,作者引入了一种新的归一化技术:全局响应归一化(GRN)层,作用于每个 patch 的特征,以促进特征多样性,用于解决特征崩溃问题。 具体来说,下图展示了作者对每个特征通道的激活图(activation map)进行可视化的结果...
以VGGNet、Inception 系列和 ResNet 系列为代表的 2010-2020 年代的卷积神经网络 (ConvNets) 在多种视觉任务中取得了巨大的进展,它们的共同特点是顺序堆叠多个基本模块 (Basic Building Block),并采用金字塔结构 (pyramid network architecture)...
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 convolution(深度可分离卷积),这是一种轻量级的卷积操作,可以有效地减少计算量和参数数量。 - MLP with GeLU:类似于Transformer中的MLP(多层感知器)层,但在...
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度;其次,对ConvNeXt Block模块进行优化改进,将结构重参数化(Re-parameterization)模块与其进行融合,提高模型的表征能力,丰富卷积块的特征空间,进一步提升模型准确率;最后,将原激活...
首先是block数量的比例分配,原版ResNet-50的4个阶段中是按(3, 4, 6, 3)分配。 Swin Transformer借鉴了多阶段的,每个阶段输出不同分辨率的y思想,但比例改成了1:1:3:1。 ConvNeXt跟随这个比例按(3,3,9,3)分配,结果是模型精度提高了0.6%,到达79.4%。
模型blockself函数连接 记录一个具有门控模块的MLP,这个模块可以降低MLP的参数量,还可以提高模型的精度,很多模型都用到了这样的结构,代码如下: AI浩 2025/01/16 1280 【图像分类】Vision Transformer理论解读+实践测试 https网络安全 Vision Transformer是2021年谷歌在ICLR上提出的算法,算法原理并不复杂,但是其价值是开...
0引言 提高航空发动机的维护效率、保障其安全适航和优化关键系统功能，对提高中国发动机的自主设计能力、保障飞行安全具有重要意义[1-2]。而压气机变几何系统作为发动机中的基本控制系统，具有稳定气路 通道和气流状态的重要作用。一旦压气机对气流状态的调控失稳，则会出现失速现象[3]，在严重情况下，发动机因此受损...