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 ...
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ConvN...
首先安装auto_log,需要进行安装,安装方式如下: auto_log的详细介绍参考github.com/LDOUBLEV/Aut。git clone github.com/LDOUBLEV/Aut cd AutoLog/ pip3 install -r requirements.txt python3 setup.py bdist_wheel pip3 install ./dist/auto_log-1.2.0-py3-none-any.whl进行TIPC:bash test_tipc/prepare.sh ...
10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客,原始博客图片显示正常】YOLOv8简介YOLOv8是一种目标检测模型,是基于YOLO (You Only Look Once)系列算法发展而来的最新版本。它的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归...
首先安装auto_log,需要进行安装,安装方式如下: auto_log的详细介绍参考https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog。 git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog cd AutoLog/ pip3 install -r requirements.txt python3 setup.py bdist_wheel pip3 install ./dist/auto_log-1.2.0-py3-none-any.whl 进行TIPC...
""" 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):
代码:github.com/SHI-Labs/Nei 简单介绍在我看来,本文的核心在于将Swin中的局部Attention操作进行朝着卷积的方向更进一步扩展。作者们更强调本文的设计是从卷积的角度获得启发的。 本文的核心内容主要集中在三个方面: 提出了一个neighborhood attention操作。顾名思义,其以query对应的位置为中心来设定局部窗口,从而提取...
源代码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 自从ViT提出之后,在过去的一年里(2021年),Transformer在深度学习领域大杀四方,很多纯卷积的网络也不断的革新。基于transformer的模型在计算机视觉各个领域全面超越CNN模型。然而,这很大程度上都归功于Local Vision Transformer模...
由于其灵活的设计,KernelWarehouse甚至可以在提高准确率的同时减小ConvNet模型的大小,例如,作者的ResNet18模型在Baseline 的基础上减少了36.45% | 65.10%的参数,并且top-1准确率增加了2.89% | 2.29%。 代码和预训练模型:https://github.com/OSVAI/KernelWarehouse ...
== == == == https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas == === [2022/03/31 18:04:25] root INFO: Arch : [2022/03/31 18:04:25] root INFO: class_num : 12 [2022/03/31 18:04:25] root INFO: name : ConvNeXt_Tiny [2022/03/31 18:04:25] root INFO: DataLoader : [2022/03...