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...
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...
ConvNeXt V2-A: C=40, B=(2, 2, 6, 2) 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...
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...
论文地址: 该论文的一句话总结: 本文利用MAE设计了全卷积掩码自编码器:FCMAE和新的全局响应归一化(GRN)层,并提出一个卷积主干新系列:ConvNeXt V2,它显著提高了纯ConvNet在各种视觉基准上的性能,最小的Atto版本仅有3.7M参数,而最大的Huge版本可高达88.9%准确率!
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
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...
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...
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...
这次联合设计 自我监督的学习技术和体系结构改进带来了 名为ConvNeXt V2的新型号家族,显著改进了 纯ConvNet在各种识别基准上的性能,包括 ImageNet分类、COCO检测和ADE20K分段。我们也 提供各种尺寸的预先培训的ConvNeXt V2型号,从 高效的370M参数ATTO模型,在ImageNet上具有76.7%的TOP-1精度,到 650米巨型模型,仅...