ConvNeXt V2 从小到大的模型架构依次是: Atto (3.7M),Femto (5.2M),Pico (9.1M),Nano (15.6M),Tiny (28M),Base (89M),Large (198M),Huge (659M) ConvNeXt V2-A: C=40, B=(2, 2, 6, 2) ConvNeXt V2-F: C=48, B=(2, 2, 6, 2) ConvNeXt V2-P: C=64, B=(2, 2, 6, 2)...
While trying to load the ConvNeXt V2 Tiny model from huggingface_hub and timm I get this error --- RuntimeError Traceback (most recent call last) [<ipython-input-9-1...
End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Atto (A), Femto (F), Pico § and Nano (N) models End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Tiny model End-to-end IN-1K fine-tuning setting for Base (B), Large (L), and Huge (H) models End-to-end IN-22K intermediate fine-tuning se...
SparseGPT 基于新的大规模近似稀疏回归算法,该算法与权重量化方法兼容,可以让 GPT 系列模型稀疏 50-60%,而精度损失最小;用于 GPT 最大可用开源模型(如 OPT-175B、BLOOM-176B)时,无需重新训练。 微软亚研提出TinyMIM,成功在小型ViTs上应用掩码图像建模(MIM)预训练 TinyMIM: An Empirical Study of Distilling MI...
摘要:在2020年代初,随着改进的架构和更好的表示学习框架的出现,视觉识别领域经历了快速的现代化和性能提升。例如,现代的ConvNets,如ConvNeXt 在各种场景中展现出强大的性能。虽然这些模型最初是为带有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,如掩码自编码器(MAE)。
This repo contains the PyTorch version of8model definitions (Atto, Femto, Pico, Nano, Tiny, Base, Large, Huge), pre-training/fine-tuning code and pre-trained weights (converted from JAX weights trained on TPU) for our ConvNeXt V2 paper. ...
YOLOXのmは25.3Mなので、NanoとTinyの中間ぐらいのサイズ感、YOLOXのXは99.1M -- 参考文献 convnext v1 https://devblog.thebase.in/entry/2022/03/28/110000 https://lab.mo-t.com/blog/convnext https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt/tree/main ...
+1.5% 86.0 +1.1% 84.0 +0.9% 659M +1.1% 89M 198M 82.0 +0.8% 28M 80.0 +1.0% 15.6M 78.0 +1.0% 9.1M 76.0 5.2M ConvNeXt V1 Sup 3.7M ConvNeXt V2 Self-Sup ConvNeXt V1 Self-Sup 74.0 Atto Femto Pico Nano Tiny Base Large Huge Figure 1. ConvNeXt...
1187999946 2023-03-22 22:37:08 paddle_model_1k_ft/convnextv2_nano.pdparams 93574863 2023-03-22 22:33:50 paddle_model_1k_ft/convnextv2_pico.pdparams 54331788 2023-03-22 22:39:18 paddle_model_1k_ft/convnextv2_tiny.pdparams 172225071 2023-03-22 22:35:58 下载查看更多关于...
上面我们提到过,ConvNeXt 架构是对传统的 ConvNet 进行的一次现代化改造,作者证明了纯卷积模型也可以成为像 Vision Transformer 一样的可扩展架构。然而,探索神经网络架构设计空间的最常用方法仍然是通过在 ImageNet 上对监督学习性能进行基准测试。 近年来,自监督学习也是非常热门,相比之下,自监督学习不需要任何人工创...