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...
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...
ResNet-50,ConvNeXt-T 和 Swin-T 的结构差别如下图4,5: 图4:Swin Block,ResNet Block 和 ConvNeXt Block 的结构 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 ...
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),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。 我看源码这部分有点不是很懂,应该就是一个缩放操作。 6、Tensorflow复现ConvNext模...
ConvNeXt的模型结构包括多个stage,每个stage由重复的block组成。在模型结构图中,Layer Scale指的是特征图的缩放。在设计实验方面,研究人员通过调整stage间的堆叠比例和stem的下采样模块(Macro design),以及对细节进行改动(如替换激活函数、减少激活函数和归一化层等,Micro designs),优化了模型结...
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...
近日,一项新的研究将ConvNeXt结构与YOLOv7系列相结合,构建了一种新型的目标检测模块——CNeB(ConvNeXt-based Block)。ConvNeXt结构是一种在图像分类任务中表现出色的深度学习模型,具有强大的特征提取能力。通过将ConvNeXt结构与YOLOv7系列相结合,CNeB模块旨在提高目标检测的准确性和效率。 CNeB模块的设计基于ConvNeXt的...
本文借助MAE的思想,设计了一套基于CNN的自监督学习网络结构。 如上图所示,首先随机mask住2D图像的patch区域,为了防止Conv在训练过程中“看到“被遮挡区域的信息,于是Encoder部分采用了Sparse Conv(简单来说就是仅卷有像素值的区域);而Decoder则是一层Convnext Block;最终类似SIMMIM,仅用MSE Loss计算被遮挡部...
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。
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 ...