首先使用与训练视觉Transformer的类似方法对其进行训练，与原始ResNet-50相比的结果表明性能获得了很大的提升...
本章节中,作者提供了ResNet到类似于Transformer的ConvNet的轨迹。作者根据FLOP考虑两种模型大小,一种是ResNet50、Swin-Tiny体,其FLOPs约为4.5G;另一种是ResNet200、Swin-Base体,其FLOPs为15.0G。 在高层次上,作者探索旨在调查和遵循Swin Transformer的不同设计级别,同时保持作为标准ConvNet的简洁性。路线图如上图所...
2.训练代码(包括train.py和utils.py) train.py import jsonimport osimport argparseimport timeimport torchimport torch.optim as optimfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom torchvision import transforms, datasetsfrom model import convnext_tiny as create_modelfrom utils import create_lr_schedul...
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ConvNeXt将各Stag...
受ViTs长距离建模能力的启发,大核卷积算法近年来被广泛研究和采用,以扩大感受野,提高模型性能,如著名的工作ConvNeXt采用了7×7深度卷积。 虽然这种深度算子只消耗了少量的FLOPs,但由于内存访问成本较高,在强大的计算设备上极大地损害了模型的效率。 例如,ConvNeXt-T与ResNet-50也有类似的FLOPs,但当在100个GPU上进行...
除了网络架构的设计,训练过程也会影响最终的性能。Vision Transformer 不仅仅带来了一套新的模块和架构设计策略,也引入了不同的训练技术 (例如 AdamW 优化器)。这主要与优化策略和相关的超参数设置有关。 因此,作者探索的第一步是用 Vision Transformer 的训练策略训练一个 ResNet50/200 基线模型。在研究中,作者使...
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 ...
作者在ImageNet和MS-COCO数据集上验证了本文的方法,使用不同的ConvNet架构,结果显示它达到了最先进的效果。例如,在ImageNet上,使用KernelWarehouse训练的ResNet18 | ResNet50 | MobileNetV2 | ConvNeXt-Tiny模型分别达到了76.05% | 81.05% | 75.92% | 82.51%的top-1准确率。 由于其灵活的设计,KernelWarehouse甚...
作者在ImageNet和MS-COCO数据集上验证了本文的方法,使用不同的ConvNet架构,结果显示它达到了最先进的效果。例如,在ImageNet上,使用KernelWarehouse训练的ResNet18 | ResNet50 | MobileNetV2 | ConvNeXt-Tiny模型分别达到了76.05% | 81.05% | 75.92% | 82.51%的top-1准确率。
ConvNeXt的改进是将ResNet-50的每个Stage的block的比例调整到1:1:3:1，最终得到的block数是(3,3,9...