运行以及结果查看 完成上面的所有代码就可以开始运行了。点击右键,然后选择“run train.py”即可,运行结果如下: 在每个epoch测试完成之后,打印验证集的acc、recall等指标。 ConvNeXt V2测试结果: 测试 测试,我们采用一种通用的方式。 测试集存放的目录如下图: PoolFormer_demo ├─test │ ├─1.jpg │ ├─2....
convnextv2代码 ConvNeXtv2是一种基于Transformer的架构,用于图像分类任务。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...
训练代码: import sysimport torchfrom torch import nnfrom net import convnextv2_attoimport numpy as npfrom torch.optim import lr_schedulerimport osfrom tqdm import tqdmfrom torchvision import transformsfrom torchvision.datasets import ImageFolderfrom torch.utils.data import DataLoaderimport matplotlib.pyplot...
这篇论文由韩国科学技术院(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...
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...
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可以助力卷积网络学习到更好的图像表示,但作者发现如果只是简单的结合...
CODE_OF_CONDUCT.md Initial commit Jan 3, 2023 CONTRIBUTING.md Initial commit Jan 3, 2023 INSTALL.md Update INSTALL.md Jan 6, 2023 LICENSE Update LICENSE Jan 12, 2023 README.md Update README.md Jan 11, 2023 TRAINING.md Initial commit Jan 3, 2023 datasets.py Initial commit Jan 3, 2023...
一、 ConvNeXtv2 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 请添加图片描述 本文的重点是探讨如何在同一框架下共同设计网络架构和掩码自编码器,目的是使基于掩码的自监督学习对 ConvNeXt 模型有效,并获得与使用 Transformer 相当的性能。 论文方法 请添加图片描述 论文具体细节可以看原论文 网络设计 请添加图...
代码核心部分解释:DySnakeConv 类:这是一个包含多个卷积层的神经网络模块,主要用于处理输入数据并生成多个输出特征图。 DSConv 类:实现了动态蛇形卷积,能够根据输入特征图和偏移量进行变形卷积,支持沿x轴和y轴的卷积操作。 DSC 类:负责计算变形卷积所需的坐标图和进行双线性插值,以生成变形后的特征图。
完成上面的所有代码就可以开始运行了。点击右键,然后选择“run train.py”即可,运行结果如下: 在每个epoch测试完成之后,打印验证集的acc、recall等指标。 ConvNeXt V2测试结果: 测试 测试,我们采用一种通用的方式。 测试集存放的目录如下图: 测试的主要逻辑: ...