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...
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
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...
基于有监督训练的 ConvNeXt 性能卓越,受最近自监督方法 MAE 的启发,ConvNeXt 的性能还可能受益于 MAE。但是,直接结合这两种技术性能一般,因此本文提出 FCMAE 的框架,这种自监督学习技术和架构改进的协同设计产生了一个 ConvNeXt V2 的新模型,它显著提高了纯 ConvNet 在各种识别基准上的性能。 1.2 自监督学习方法 ...
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YOLOv5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确实能够涨点在大中小三种物体检测上,同时该主干网...
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...
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...
总结，ConvNeXt V2模型的提出标志着纯卷积模型在表征学习领域的现代化进展，同时解决了架构设计与自监督学习框架之间的兼容性问题。通过引入全局响应归一化层，ConvNeXt V2模型在性能上与Transformer模型相匹敌，展现出在各种下游任务上的显著提升，包括ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20K语义分割。这一研究为...
https://github.com/facebookresearch/convnext-v2 在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下,视觉识别领域在2020s初实现了快速的现代化和性能提升。例如,以ConvNeXt为代表的现代ConvNets在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签的监督学习而设计的,但它们也可能受益于自监督学习技术...