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, ...
同MAE 一致,ConvNeXt V2 也采用轻量级的解码器设计。其次,作者还考虑了更复杂的解码器,例如分层解码器如 FPN 和 U-Net 或 ViT 和 MAE,不过最终的实验表明更简单的单个 ConvNeXt 块解码器效果其实就很不错了,而且还可以显著减少预训练时间,本文将将解码器的维度设置为 512。 Reconstruction target 这里目标重构的...
受掩码自编码机制的启发,本文在 ConvNeXt 的架构基础上延伸出了一个完全卷积掩码自编码器框架——ConvNeXt V2,同时作者设计了一个全新的全局响应归一化(Global Response Normalization, GRN)层以增强原始 ConvNeXt 模块通道间的特征竞争,从而捕获更具有判别力的通道特征。 ConvNeXt V2 最终在各种识别基准上的性能,包括...
ConvNext-Tiny Snapdragon® X Elite Snapdragon X Elite CRD TorchScript to ONNX Runtime 3.03ms Inference Time 57MB Memory Usage 198NPU Layers See more metrics Model RepositoryHugging FaceResearch Paper Technical Details Model checkpoint:Imagenet Input resolution:224x224 Number of parameters:28.6M ...
1.1 ConvNeXt V2 论文解读: 1.1 背景和动机 在前几十年的突破性研究的基础上,视觉识别领域迎来了大规模视觉表征学习的新时代。大规模预训练视觉模型已经成为表征学习和实现各种各样视觉应用的基本工具。关于视觉表征学习的性能,一般认为受到以下三个主要因素的影响: ...
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甚至可以在提高准确率的同时减小ConvNet模型的大小,例如,作者的ResNet18模型在Baseline 的基础上减少了36.45% ...
本文在RT-DETR的基础上配置了原论文中convnextv2_atto', 'convnextv2_femto,convnextv2_pico,convnextv2_nano,convnextv2_tiny,convnextv2_base,convnextv2_large,convnextv2_huge八种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、...
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
基于此,微软亚研提出 TinyMIM,一种针对小型 ViTs 进行 MIM 预训练的方法。该研究系统研究了蒸馏框架中的不同选项(包括蒸馏目标、网络正则化等),将 MIM 在大型预训练模型的成功迁移到小型模型上。在 ImageNet-1K 图像分类中,小型 TinyMIM 模型实现 79.6% 的 TOP1 准确率,在相同模型参数和计算预算的小视觉模型...
例如,在 ConvNeXt-Tiny 模型中,四个阶段的 Block 数量分别为 3、3、9、3,通道数分别为 96、192、384、768 。每个 ConvNeXt Block 内部包含了深度可分离卷积(Depthwise Convolution)、层归一化(Layer Normalization)、多层感知机(MLP)等模块,通过这些模块的协同工作,实现对特征的有效提取和融合 。