这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则,它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量,同时尽量不增加浮点运算(FLOPs),所以本文的DynamicConv被提出来了,使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量,从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益,本文内容包含详细教程 + 代码 + 原理介绍。
本文记录的是利用DynamicConv优化YOLOv10的目标检测网络模型。 在大规模训练中,模型的参数数量越多,FLOP也越高,但在一些对计算资源有限制的场景下,需要低FLOP的模型同时又希望模型能从大规模预训练中受益。传统的方法很难在增加参数的同时保持低FLOP,因此Dynamic convolution模块应运而生。本文详细研究了Dynamic convol...
深度学习 | CVPR 2024顶会 | YOLO | DynamicConv动态卷积即插即用模块,适用于CV所有任务,结合动态卷积还可以登上顶会!Ai缝合怪 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 3295 0 01:31 App 深度学习 | 时间序列预测任务 | AAAI 2024顶会 | ScaleGraphBlock用于时间序列预测任务,也适用于NLP方向的...
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CVPR 2024 - Efficient Deformable ConvNets - Rethinking Dynamic and Sparse Operator for Vision Applications 论文:https://arxiv.org/abs/2401.06197 代码:https://github.com/OpenGVLab/DCNv4 本文提出了高效的 DCNv4,这是一个专为视觉应用设计的高效有效的运算符。
Efficient Deformable ConvNets: Rethinking Dynamic and Sparse Operator for Vision Applications Paper: https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.09283.pdf Code: https://github.com/THU-MIG/RepViT ...
2020Junjie Huang and Guan Huang. Bevdet4d: Exploit temporal cues in multi-camera 3d object detection. ArXiv 2022Yuwen Xiong, Zhiqi Li, Yuntao Chen, Feng Wang, Xizhou Zhu, Jiapeng Luo, Wenhai Wang, Tong Lu, Hongsheng Li, Yu Qiao, et al. Efficient deformable convnets: Rethinking dynamic an...
在conv(可能是普通卷积、空洞卷积、转置卷积)后添加bn和prelu。 下表就是整体结构,可以看到下采样只下采样2次。 效果如何:与当时其他论文比,加速18倍,计算量减少75倍,参数减少79倍,效果差不多。 存在什么问题&有什么可以借鉴的:早期论文,看个热闹 减少下采样会对大物体识别分割造成影响,从而降低精度。
这份技术报告总结了在 CVPR-2024 Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems 举行的预测世界模型挑战赛中的第二名解决方案。 作者引入了D${}^{2}-World,这是一种新的World模型,通过DecoupledDynamic flow有效地预测未来点云。 具体而言,通过使用现有占用网络(如BEVDet)获取过去语义占用。接下来,占用结果...
paper [3]Enhanced Training of Query-Based Object Detection via Selective Query Recollection paper|code [2]DETRs with Hybrid Matching paper|code [1]YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors(YOLOv7) ...