如下图所示,这里也展示了论文题目中提到的强大的模型缩放能力(Scaling),即在所有模型大小的监督训练的 baseline(ConvNeXt V1)上,ConvNeXt V2 的性能都得到了一致的改进。 前面提到,ConvNeXt V2 主要有两个创新点:一是提出了一种全卷积掩码自编码器(FCMAE)框架;二是提出了一种全局响应归一化(GRN)层。 下面让...
这篇论文是由韩国科学技术院(KAIST)、Meta AI和纽约大学的研究者合作发表,论文和代码的链接放在下方。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...
如下图所示,这里也展示了论文题目中提到的强大的模型缩放能力(Scaling),即在所有模型大小的监督训练的 baseline(ConvNeXt V1)上,ConvNeXt V2 的性能都得到了一致的改进。 前面提到,ConvNeXt V2 主要有两个创新点:一是提出了一种全卷积掩码自编码器(FCMAE)框架;二是提出了一种全局响应归一化(GRN)层。 下面让...
可以看到在FCMAE上预训练的ConvNeXt V2,在所有模型尺寸上都优于Swin transformer,在巨大的模型体系中实现了最大的差距。 这张图展示了在ADE20K上的语义分割测试结果,结果显示出与目标检测实验类似的趋势,并且ConvNeXt V2最终模型比V1监督的模型显著改进。 5.代码 网络代码(pytorch实现): # coding=gbkimport torchi...
论文:https://arxiv.org/pdf/2301.00808.pdf论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/128541957官方源码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2当前的主干网络几乎是Transformers的时代,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...
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2301.00808.pdf 开源代码: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 以下是ConvNeXt V2与自监督、监督学习的ConvNeXt V1在ImageNet上的Top1精度对比,可见不同体量的模型均获得了显著的性能提升。 ConvNeXt V2的设计初衷,乃是作者认为自监督学习算法如MAE可以助力卷积网...
完全卷积掩码自编码器框架——ConvNeXt V2-ConvNeXt V2 最终在各种识别基准上的性能,包括 ImageNet 分类、COCO 检测和 ADE20K 分割任务上均取得了极具竞争力的结果,其中最小的模型仅 3.7M 参数可获取 76.7% top-1 准确率,而最大的模型约 650M 参数则能达到 88.9% 准确率
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...
几篇论文实现代码:《ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders》(2023) GitHub: github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 [fig2] 《GPT Takes the Bar》(2022) GitHub: githu...
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...