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Code release for ConvNeXt model. Contribute to liuaoy/ConvNeXt development by creating an account on GitHub.
这种自监督学习技术和架构改进的协同设计(Co-design)共同创造了一个新的模型系列 ConvNeXt V2,它在包括 ImageNet 分类、COCO 检测和 ADE20K 分割在内的各种识别基准测试中显着提高了纯 ConvNets 的性能。 同时,作者还在 GitHub上 提供了各种大小的预训练 ConvNeXt V2 模型,范围从高效的 3.7M 参数 Atto 模型到 ...
这种自监督学习技术和架构改进的协同设计(Co-design)共同创造了一个新的模型系列ConvNeXt V2,它在包括ImageNet分类、COCO检测和ADE20K分割在内的各种识别基准测试中显着提高了纯ConvNets的性能。 同时,作者还在GitHub上提供了各种大小的预训练ConvNeXt V2模型,范围从高效的3.7M参数Atto模型到650M的Huge模型。 前面提到...
https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 以下是ConvNeXt V2与自监督、监督学习的ConvNeXt V1在ImageNet上的Top1精度对比,可见不同体量的模型均获得了显著的性能提升。 ConvNeXt V2的设计初衷,乃是作者认为自监督学习算法如MAE可以助力卷积网络学习到更好的图像表示,但作者发现如果只是简单的结合MAE与Conv...
ConvNeXt的实现也比较简单,目前已经开源在github.com/facebookrese,这里贴出Block的实现,如下所示(采用了LayerScale): class Block(nn.Module): r""" ConvNeXt Block. There are two equivalent implementations: (1) DwConv -> LayerNorm (channels_first) -> 1x1 Conv -> GELU -> 1x1 Conv; all in (...
ConvNeXt的官方实现可以在GitHub上找到,链接如下: [ConvNeXt官方实现](https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt) 这个仓库包含了ConvNeXt模型的完整实现,包括模型定义、训练脚本、配置文件等。 2. ConvNeXt模型的基本架构 ConvNeXt模型的基本架构包括以下几个部分: Stem:初始的下采样模块,使用卷积核大小为4x4,步...
""" original code from facebook research: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt """ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: bool = False):
论文:https://arxiv.org/pdf/2301.00808.pdf论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/128541957官方源码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2当前的主干网络几乎是Transformers的时代,ConvNeXt为数不多的的高性能CNN网络,V1版本就证明了其强大的存在,在V2版本中,作者提出了一个全卷积...
Github: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 引言 受MAE 的启发,本文在 ConvNeXt 的架构基础上延伸出了一个完全卷积掩码自编码器框架——ConvNeXt V2,同时作者设计了一个全新的全局响应归一化(Global Response Normalization, GRN)层以增强原始 ConvNeXt 模块通道间的特征竞争,从而捕获更具有判别力的...