YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像中的噪声干扰blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/143355422 YOLOv11改进合集地址: YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进blog.csdn....
个人观点:未来CV的发展方向可能是ConvNet在前面对底层的特征进行抽取,后面接Transformer动态处理全局特征,两者一个局部静态,一个全局动态,相互结合扬长避短。大家有什么其他观点,在评论区愿闻其详! hubel和wiesel https://braintour.harvard.edu/archives/portfolio-items/hubel-and-wiesel ...
虽然大核卷积注意力均是其核心,但Conv2Former延续了自注意力的设计范式,大核卷积注意力是其核心;而VAN则是采用传统Bottleneck设计范式,大核卷积注意力的作用类似于SE。 从大核卷积内在机理来看,Conv2Former仅考虑了的空域建模,而VAN则同时考虑了空域与通道两个维度; 在规范化层方面,Conv2Former采用了Transformer一贯...
此外,它们无法剪枝视觉 Transformer 模型。尽管UPDP与VanillaNet的训练过程类似,而VanillaNet是为了设计一个全新的网络结构而提出的,但UPDP是针对CNN和视觉 Transformer 模型的通用深度剪枝框架。 Method Unified Progressive Depth Pruner 作者的深度剪枝方法旨在通过使用具有重参化技术的新的模块剪枝策略来减少模型深度,而...
为此，来自中山大学的张晔博士后提出了一种面向人体行为识别的深度网络框架IF-ConvTransformer。该框架由IMU融合模块与ConvTransformer子网络组成。其中，IMU融合模块受到了互补滤波技术的启发，可以自适应地适配重力计和陀螺仪的数据特性，有效融合不同IMU传感器。此外，ConvTransformer子网络可以通过卷积层和自注意力层更好地...
ConvNet vs Transformer - 在许多基准测试中，有监督的ConvNeXt比有监督的VIT具有更好的性能：它更好地校准，对数据转换不变，表现出更好的可转移性和健壮性。- 在合成数据上，ConvNeXt的表现优于ViT。- ViT有较高的形状偏向。Supervised vs CLIP - 尽管CLIP模型在可转移性方面更好，但监督的ConvNeXt在这项...
此外,在这种设置中,transformers需要明确地学习由于时间一致性而产生的相邻token之间的强关系,而这对于时间卷积来说很自然的(即局部归纳偏差)。因此,纯粹的transformer体系结构可能不足以建模复杂的动作检测时序依赖关系。 2.主要贡献 (1)提出了一种高效的ConvTransformer用于建模未修剪视频中的复杂时序关系;...
『Conv2Former 整体架构』 如下图3所示,与ConvNeXt 和 Swin Transformer 相似,作者的 Conv2Former 也采用了金字塔架构。总共有4个 Stage,每个 Stage 的特征分辨率依次递减。根据模型大小尺寸,一共设计了5个变体:Conv2Former-N,Conv2Former-...
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络层。为了进一步提高预训练效率，该研究用单个 ConvNeXt 替换 transformer 解码器，使整个设计完全卷积网络化。研究者观察到加入这些变化后：学习到的特征是有用的并且改进了基线结果，但微调后的性能仍然不如...
来自FAIR 、UC 伯克利的研究者重新检查了设计空间并测试了纯 ConvNet 所能达到的极限,表明卷积神经网络的性能不亚于视觉 Transformer。 视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入,其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet),成为最先进的图像分类模型。另一方面, ViT 模型在包括目标检测、语义分割等一系...