ConvNeXt:这是整个ConvNeXt模型的类,包含下采样层(downsample_layers)和多个阶段(stages),每个阶段包含多个ConvNeXtBlock。 下采样层:在输入和每个阶段之间使用,用于降低特征图的分辨率。 阶段:包含多个残差块(ConvNeXtBlock),用于提取特征。 4. 根据需要,运行或修改ConvNeXt模型代码 你可以根据自己的需求运行上述代码...
这种行为主要是在Convnext块中的Dimensive expantasion MLP层中观察到的 there are many dead or saturated feature maps and the activation becomes redundant across channels.This behavior was mainly observed in the dimensionexpansion MLP layers in a ConvNeXt block 还是用上面图像在ConvNeXt v1中很多处理后...
代码来自:1 ConvNeXt Block 有2种实现方案: (1) DwConv -> LayerNorm (channels_first) -> 1x1 Conv -> GELU -> 1x1 Conv; all in (N, C, H, W)(2) DwConv -> Permute to (N, H, W, C); LayerNorm (channels_last) -> Linear -> GELU -> Linear; Permute back ...
Modernizing a ConvNet：将Vision Transformer的设计技巧应用于标准卷积网络。在计算量相同的情况下，纯卷积网络的表现优于Swin Transformer。Macro Design：借鉴Swin Transformer的多阶段设计，调整ResNet50中每个阶段的block数量。引入“patchify”层替换stem cell结构，提升模型准确率。ResNeXtify：采用ResNeXt的...
网络代码(pytorch实现): # coding=gbkimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom timm.models.layers import trunc_normal_, DropPathclass Block(nn.Module):""" ConvNeXtV2 Block.Args:dim (int): Number of input channels.drop_path (float): Stochastic depth rate. Default...
Swin Transformer 借鉴了卷积网络的多阶段设计，每个阶段具有不同的特征图分辨率，提出了关键设计组件：stage compute ratio 和“stem cell”结构。通过调整 ResNet-50 中每个阶段的 block 数量，并将 stem cell 替换为“patchify”层，模型准确率分别从 78.8% 和 79.5% 提升。ResNeXt-ify 采用 ...
Transformer block的一个重要设计是创建了inverted bottleneck。如下图所示: 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%。
(dead or saturated neurons) across channels. To fix this problem, we introduce a new method to promote feature diversity during training: the global response normalization (GRN) layer. This technique is applied to high-dimensional features in every block, leading to the development of the Conv...
5.Separate downsampling layers( 单独的下采样层),标准ResNet的下采样层通常是stride=2的3x3卷积,对于有残差结构的block则在短路连接中使用stride=2的1x1卷积,这使得CNN的下采样层基本与其他层保持了相似的计算策略。而Swin-T中的下采样层是单独的,因此本文用stride=2的2x2卷积进行模拟。又因为这样会使训练不稳定...