ConvNext-Tiny Snapdragon® X Elite Snapdragon X Elite CRD TorchScript to ONNX Runtime 3.03ms Inference Time 57MB Memory Usage 198NPU Layers See more metrics Model RepositoryHugging FaceResearch Paper Technical Details Model checkpoint:Imagenet Input resolution:224x224 Number of parameters:28.6M ...
ConvNeXt-Tiny 是一种改进的卷积神经网络架构,其设计目的是在保持传统卷积神经网络优势的同时,借鉴了一些Transformer架构的成功经验。 ConvNeXt-Tiny 的优点 架构优化: ConvNeXt-Tiny 对经典ResNet架构进行了多种优化,包括调整卷积核大小、增加归一化层以及调整激活函数的使用。这些改进使得ConvNeXt-Tiny在保持计算效率的...
ConvNeXt Tiny. 规模小:这是ConvNeXt系列里相对较小的模型。就像是一个小型的“智能助手”,它的参数数量和计算量都比较少。 适合场景:如果你没有太多的计算资源,比如在一些移动设备或者计算能力有限的环境中,ConvNeXt Tiny可以快速运行,能在消耗较少资源的情况下完成图像识别等任务,像在手机上做一些简单的图像分类...
ConvNeXt-Tiny:在 AudioSet 上的 mAP 达到了 0.471,优于或相当于最近的大型音频变换器模型,如 Audio Spectrogram Transformer(AST)和 PaSST-S,同时参数数量减少了约 3 倍。 ConvNeXt-Small:尽管参数数量更多,但由于过拟合问题,mAP 仅为 0.458。 下游任务: 自动音频字幕生成(AAC):使用 ConvNeXt-Tiny 模型作为编...
为了进一步探索KernelWarehouse在带有更大的b值的大型ConvNets上的潜力,作者接下来采用了ConvNeXt 提出的训练策略,使用更长的训练周期(300个epochs)和更激进的数据增强,以在ResNet18、ResNet50和ConvNeXt-Tiny上进行比较。 从表2中的结果可以观察到: 在先进的训练策略下,DY-Conv(4×)、ODConv(4×)和作者的KW(1...
例如,在 ConvNeXt-Tiny 模型中,四个阶段的 Block 数量分别为 3、3、9、3,通道数分别为 96、192、384、768 。每个 ConvNeXt Block 内部包含了深度可分离卷积(Depthwise Convolution)、层归一化(Layer Normalization)、多层感知机(MLP)等模块,通过这些模块的协同工作,实现对特征的有效提取和融合 。
#实例化模型并且移动到GPU criterion=nn.CrossEntropyLoss() #criterion=SoftTargetCrossEntropy() model_ft=convnext_tiny(pretrained=True) num_ftrs=model_ft.head.in_features model_ft.fc=nn.Linear(num_ftrs,12) model_ft.to(DEVICE) #选择简单暴力的Adam优化器,学习率调低 optimizer=optim.Adam(model_ft...
可扩展性:ConvNeXt提供了多种规模的变体(如tiny, small, base, large),以适应不同资源限制下的应用场景。 总的来说,ConvNeXt模型是对传统卷积神经网络的一次现代化升级,它融合了Transformer的优秀设计思想,展现了卷积网络在现代深度学习时代的新活力。
整体来说,ConvNeXt-Tiny模型表示在下图,训练使用AdamW优化器。 总结: ConvNeXt是一个向transformer网络靠拢的cnn模型,从作者的实验看出,每一点精度的提升都是经过大量的实验。 模型以及训练代码 训练在5分类的花数据集上在ConvNeXt-Tiny模型上准确率为92.3,在ConvNeXt-Tiny模型上准确率为93.2(可以更高,这里只训练了...
深度学习ConvNeXt-tiny版本在ImageNet1K上的预训练权重 (0)踩踩(0) 所需:1积分 kittenTricks 2025-04-02 04:48:05 积分:1 create-react-native-app 2025-04-02 04:42:07 积分:1 易达学生小孩上网管理软件 2025-04-02 04:40:52 积分:1 react-native-elements ...