ConvNeXt V2-F: C=48, B=(2, 2, 6, 2) ConvNeXt V2-P: C=64, B=(2, 2, 6, 2) ConvNeXt V2-N: C=80, B=(2, 2, 8, 2) ConvNeXt V2-T: C=96, B=(3, 3, 9, 3) ConvNeXt V2-B: C=128, B=(3, 3, 27, 3) ConvNeXt V2-L: C=192, B=(3, 3, 27, 3) ConvNe...
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架构中,以增强通道间的
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...
利用这种新的块设计,该研究创建了具有不同效率和容量的多种模型,并将其称为 ConvNeXt V2 模型族,模型范围从轻量级(Atto)到计算密集型(Huge)。 为了评估 GRN 的作用,该研究使用 FCMAE 框架对 ConvNeXt V2 进行预训练。从下图 3 中的可视化展示和图 4 中的余弦距离分析,可以观察到 ConvNeXt V2 有效地缓解了...
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。
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~...
ConvNextV2是借助MAE的思想来训练ConvnextV1。关于ConvnextV1可参考: A ConvNet for the 2020s 1、Fully Convolutional Masked Autoencoder 本文借助MAE的思想,设计了一套基于CNN的自监督学习网络结构。 如上图所示,首先随机mask住2D图像的patch区域,为了防止Conv在训练过程中“看到“被遮挡区域的...
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。
ConvNeXt V2 顾名思义是使用 ConvNeXt 模型作为编码器。使 mask 图像建模有效的一个挑战是防止模型学习允许它从 mask 区域复制和粘贴信息的快捷方式。这在基于 Transformer 的模型中相对容易防止,它可以将可见补丁作为编码器的唯一输入。然而,使用 ConvNets 其实是比较难实现这一点,因为必须保留 2D 图像结构。一种...
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YOLOv8的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络