Vision Transformer结构 在讲MobileViT网络之前先简单回顾下Vision Transformer的网络结构。下图是MobileViT论文中绘制的Standard visual Transformer。 首先将输入的图片划分成一个个Patch,然后通过线性变化将每个Patch映射到一个一维向量中(视为一个个Token) 接着加上位置偏置信息(可学习参数),通过一系列Transformer Block得...
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...
(2): ConvNeXtBlock( (depthwise_conv): Conv2d(384, 384, kernel_size=(7, 7), stride=(1, 1), padding=(3, 3), groups=384) (norm): LayerNorm2d((384,), eps=1e-06, elementwise_affine=True) (pointwise_conv1): Linear(in_features=384, out_features=1536, bias=True) (act): GELU...
为保持模型稳定性,在采样前后街进行归一化操作,这项优化带来了0.5%的提升,模型的准确率提升至82.0% 。 最后整合以上的优化,ConvNeXt的Block的结构如下图4[1](b)。 图4: (a)ResNet单个Block (b)ConvNeXt单个Block 4. 总结 ViT(Vision Transfromer)是近来CV领域的研究热门方向之一,对传统的CNN研究产生了一定...
下图是我根据源码手绘的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...
图5:Swin Block,ResNet Block 和 ConvNeXt Block 的总体结构 ConvNeXt 变体,ConvNeXt-T/S/B/L 与 Swin-T/S/B/L 的复杂度相似,不同大小的模型配置如下: 图6:不同大小的 ConvNeXt 模型配置 实验结果 Training on ImageNet-1K 300 epochs,优化器:AdamW,初始学习率:4e-3,linear warmup:20 epochs,学习率...
B是每个Stage中block的重复次数 5、ConvNeXt-T结构图 图片来源:ConvNeXt网络详解 13.1 ConvNeXt网络讲解 github源码中关于DownSample部分代码如下: 可以看到,==DownSample blocks=LayerNormalization+2x2 conv,stride=2== ConvNeXt Block会发现其中还有一个Layer Scale操作(论文中只说将值设置为1e-6)...
Inverted Bottleneck:如图1所示,ResNext中的bottleneck结构为两头粗中间细(即中间通道数小,而上下通道数大),而Transformer block中的MLP模块和MobileNetV2的Inverted bottleneck模块类似,都为两头细中间粗的结构,故同样在提出的方法中使用后者这样的结构形式。
ConvNeXt-T 结构图 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...