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 ...
main 1Branch0Tags Code README ConvNeXt-V2 pytorch 复现(提醒:这是复现,重要参考官方代码) 训练Training... 2023年10月11日更新 加入FCMAE 全卷积掩码自编码器(FCMAE)框架是一种基于卷积神经网络的自监督学习方法,它的思想是在输入图像上随机掩盖一些区域,然后让模型尝试恢复被掩盖的部分。这样可以迫使模型学习...
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...
代码链接: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 在设计掩码自编码器时,该研究将带有掩码的输入视为一组稀疏 patch,并使用稀疏卷积处理可见的部分。这个想法的灵感来自于在处理大规模 3D 点云时使用稀疏卷积。具体来说,该研究提出用稀疏卷积实现 ConvNeXt,然后在微调时,权重不需要特殊处理就能被转换回...
论文:arxiv.org/pdf/2301.0080 论文翻译:wanghao.blog.csdn.net/a 官方源码: github.com/facebookrese 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掩码自编码器框架和一个新的全局响应归一化(GRN)层,添加到ConvNeXt...
GitHub代码地址:facebookresearch/ConvNeXt-V2: Code release for ConvNeXt V2 model (github.com) 回顾ConvNeXt 在介绍ConvNeXt V2之前,让我们对ConvNeXt做一下简单的回顾: ConvNeXt同样是Meta AI的工作,它的motivation是重新审视设计空间,测试纯卷积神经网络(ConvNet)的极限,探索纯卷积神经网络在计算机视觉任务中所...
github项目地址 MobileNetv3是Google在2019年提出的,主要有三点比较重要: 更新block,论文中称为bneck:引入Squeeze-and-excitation(SE)模块和 h-swish(HS)激活函数以提高模型精度 使用NAS(神经架构搜索)搜索参数 重新设计耗时结构:作者对搜索后的网络结构每一层进行耗时分析,针对耗时多的结构进行了进一步优化 第一层普...
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...
ConvNeXt在2022年的CVPR上发表了一篇论文,题为“面向2020年代的卷积神经网络”。ConvNeXt已在ImageNet-1K和ImageNet-22K数据集上进行了训练,并在多个任务上取得了优异的表现。ConvNeXt的训练代码和预训练模型均已在GitHub上公开。 ConvNeXt是基于ResNet50进行改进的,其与Swin Transformer一样,具有4个Stage;不同的是...
pip install -U kecam# Orpip install -U keras-cv-attention-models# Orpip install -U git+https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models Refer to each sub directory for detail usage. Basic model prediction fromkeras_cv_attention_modelsimportvolo ...