具体来说,下图展示了作者对每个特征通道的激活图(activation map)进行可视化的结果,其中每张图片选取了 64 个通道,直观地证明了 ConvNeXt V1 存在特征崩溃问题,并进一步展示了使用 GRN 后的 ConvNeXt V2 对这一问题的缓解。 "We visualize the activation map for each feature channel in small squares. For cla...
基于以上改进，该研究提出了 ConvNeXt V2，该模型在与掩码自编码器结合使用时表现出了更好的性能。同时研究者发现 ConvNeXt V2 在各种下游任务上比纯 ConvNet 有明显的性能提升，包括在 ImageNet 上的分类任务、COCO 上的目标检测和 ADE20K 上的语义分割。方法介绍 全卷积掩码自编码器 该研究提出的方法在概念上...
这种自监督学习技术和架构的改进的共同设计产生了一个新的模型family,称为ConvNeXt V2,它显著提高了纯convnet在各种识别基准上的性能,包括ImageNet分类,COCO目标检测和ADE20k分割。还提供了各种尺寸的预训练ConvNeXt v2模型,从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。 论文名称:...
设置模型为convnextv2_base,pretrained设置为true,表示加载预训练模型,修改head层,将将输出classes设置为12。 如果resume为True,则加载模型接着resume指向的模型接着训练,使用模型里的Best_ACC初始化Best_ACC,使用epoch参数初始化start_epoch 设置优化器和学习率调整算法 优化器设置为adamW。 学习率调整策略选择为余弦退火。
作为捍卫卷积网络尊严大本营的Meta AI FAIR ,之前已经发布了ConvNeXt 模型,在视觉的各任务中表现出了强大的性能,最近他们又开源了ConvNeXt V2,借助大火的自监督学习模型MAE的方法,实现了不逊于最优秀的ViT模型的性能,而且一口气开源了8个由小到大的模型,方便开发者在各种场景中使用。
ConvNeXt V2 架构创新主要体现在以下几个方面: 1. 全卷积掩码自动编码器(FCMAE):采用全卷积方法处理图像,特别适合处理带有掩码的图像数据。 2. 全局响应归一化(GRN)层:在卷积块中引入GRN层,增强了模型处理信息时的通道间竞争,提高特征表达的质量。 3. 去除LayerScale层:因为GRN层的加入,原来的LayerScale层变得...
简单来说,这篇论文改进出了一种新的卷积神经网络(ConvNeXt V2)模型,通过结合自监督学习(self-supervised learning)框架并进一步加入新的架构改进(architectural improvement),在各种视觉识别任务上取得了不错的性能提升。下面让我们一起探索一下这篇论文的主要内容和创新点吧~...
ConvNeXt V2使用掩码自动编码器共同设计和扩展ConvNets的方法主要包括以下几点：核心算法：该方法基于完全卷积掩码自编码器算法，采用卷积策略生成学习信号。FCMAE的核心在于使用随机掩码策略，掩码率为0.6，即随机删除原始输入图像中32×32块的60%，以生成需要预测的缺失部分。编码器设计：编码器采用ConvNeXt...
简介:YOLOv5改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv5的特征提取网络,用于提取更有用...
在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:ConvNeXt V2实战:使用ConvNeXt V2实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库 在train.py导入 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1" 选择显卡,index从0开始,比如一台机...