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...
ConvNeXt V2 在 ConvNeXt 的基础上增加了两个创新点(一个 framework 和一个 technique):全卷积掩码自编码器(fully convolutional masked autoencoder, FCMAE)和全局响应归一化(global response normalization, GRN)。 这种自监督学习技术和架构改进的协同设计(Co-design)共同创造了一个新的模型系列 ConvNeXt V2,它在...
convnextv2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归一化(GRN)层。这些创新显著提升了ConvNet在多个识别基准测试上的性能。 ConvNextV2的核心要点包括: 架构创新: 融合全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层,优化了原有convNext架构 自监...
论文名称:ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 论文地址:[2301.00808] ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders (arxiv.org) 1 Intro 基于前几十年的突破,视觉领域迎来了大规模视觉表征学习的新时代。Building on research breakthrough in ...
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...
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、...
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...
以下是ConvNeXtv2代码的简要介绍: 1、导入必要的库和模块:包括PyTorch、Vision Transformer模块和ConvNeXt模块。这些库和模块用于构建ConvNeXtv2模型和进行图像分类任务。 2、定义ConvNeXtv2模型:在代码中,定义了一个名为ConvNeXtv2的类,它继承了nn.Module类。ConvNeXtv2模型包含三个主要部分:自注意力机制、多层感知器...
Github: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 引言 受MAE 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...