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ConvN
defConvNext(depths,# tiny:[3,3,9,3]projection_dims,# tiny:[96, 192, 384, 768],drop_path_rate=0.0,# 随机深度概率,如果为0.0,图层缩放不会被使用layer_scale_init_value=1e-6,# 缩放比例default_size=224,# 默认输入图像大小model_name='convnext',# 模型的可选名称include_preprocessing=True,#...
除了ResNets,作者还将KernelWarehouse应用于ConvNeXt-Tiny网络,以研究其在最先进的ConvNet架构上的性能。作者的方法在ConvNeXt-Tiny上表现出很好的泛化能力,在KW(1×)的情况下,将Baseline 模型的top-1准确率提高了0.44%。 作者进一步将KernelWarehouse应用于MobileNetV2(1.0×、0.5×)上,以验证其在轻量级ConvNet架构上...
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...
强大的建模能力:ConvNeXt能够捕捉图像中的长距离依赖关系,同时保留卷积网络对空间信息敏感的优点。 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...
channels() elif m in {convnextv2_atto, convnextv2_femto, convnextv2_pico, convnextv2_nano, convnextv2_tiny, convnextv2_base, convnextv2_large, convnextv2_huge, fasternet_t0, fasternet_t1, fasternet_t2, fasternet_s, fasternet_m, fasternet_l, EfficientViT_M0, EfficientViT_M1, ...
@register_model def convnext_tiny(pretrained=False, **kwargs): model = ConvNeXt(depths=[3, 3, 9, 3], dims=[96, 192, 384, 768], **kwargs) if pretrained: url = model_urls['convnext_tiny_1k'] checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu", check...
https://github.com/jinfagang/yolov7_d2 ConvNeXt 可以看做是把 Swin Transformer 包括 ViT 的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版,升级了 ResNet 架构,看... 预训练比较大, Convnext-tiny250多m,yolov7 530多m。 https://github.com/jinfagang/yolov7_d2 ...
它的网络结构更复杂,有更多的参数和计算量,就像一个中等规模的“团队”,能处理更复杂一些的任务。 适合场景:在一般的图像识别任务中表现不错,如果你有一定的计算资源,比如普通的电脑配置,使用ConvNeXt Small可以获得比Tiny更好的性能,能更准确地识别各种图像内容。 ConvNeXt Base. 规模较大:属于较大型的模型。它...
().__init__() cfg = get_config(cfg_file) self.backbone = build_backbone(cfg.model.architecture) self.head = build_head(cfg.model.head) def forward(self, x): x = self.backbone(x) x = self.head(x) return x cfg_file = "configs/convnext/convnext_tiny_224.yaml" m = Model(cfg...