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,它在包括 ImageNet 分类、COCO 检测和 ADE20K 分割在内的各种识别基准测试中显着提高了纯 ConvNets 的性能。 同时,作者还在 GitHub上 提供了各种大小的预训练 ConvNeXt V2 模型,范围从高效的 3.7M 参数 Atto 模型到 ...
Code release for ConvNeXt V2 model. Contribute to facebookresearch/ConvNeXt-V2 development by creating an account on GitHub.
(batch): # 官方实现的default_collate可以参考 # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/67b7e751e6b5931a9f45274653f4f653a4e6cdf6/torch/utils/data/_utils/collate.py images, labels = tuple(zip(*batch)) images = torch.stack(images, dim=0) labels = torch.as_tensor(labels) return images,...
论文:https://arxiv.org/pdf/2301.00808.pdf论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/128541957官方源码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2当前的主干网络几乎是Transformers的时代,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...
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...
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MAE与Conv...
ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders Sanghyun Woo1* Shoubhik Debnath2 Ronghang Hu2 Xinlei Chen2 Zhuang Liu2 In So Kweon1 Saining Xie3† 1KAIST 2 Meta AI, FAIR 3New York University Code: https://github.com/facebook...
https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 在设计掩码自编码器时,该研究将带有掩码的输入视为一组稀疏 patch,并使用稀疏卷积处理可见的部分。这个想法的灵感来自于在处理大规模 3D 点云时使用稀疏卷积。具体来说,该研究提出用稀疏卷积实现 ConvNeXt,然后在微调时,权重不需要特殊处理就能被转换回标准的密集网...
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...
论文代码:github.com/facebookrese 摘要 背景介绍: 在改进的体系结构和更好的表征学习框架的推动下,视觉识别领域在本世纪20年代初获得了快速的现代化和性能提升。例如,以ConvNeXt[52]为代表的现代ConvNet在各种场景中都表现出了强大的性能。 现存问题: 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...