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
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...
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...
ConvNeXt_v2 paddle预训练权重,包括ImageNet1K-fine-tune的权重和ImageNet22K-fine-tune的权重 从 从虚空中来 1枚 Li_H CC BY-NC-SA 4.0 计算机视觉 0 5 2023-03-22 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 ConvNeXt_v2 paddle预训练权重,包括ImageNet1K-fine-tune的权重和ImageNet22K-fine-tune的...
本文探讨了使用掩码自动编码器共同设计和扩展卷积神经网络（ConvNets）的ConvNeXt V2方法，主要目标是改进模型的预训练效率和微调性能。该方法基于一种称为“完全卷积掩码自编码器（FCMAE）”的算法，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，随机删除原始输入图像中32×32...
自从Transformer模型在计算机视觉领域封神后,Facebook发表了ConvNeXt V1版本,证明了使用传统的卷积神经网络模型也能表现出优异的成绩,而ConvNeXt V2是对Transformer模型发起的又一新的挑战! 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...