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。
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BiSR-Conv可以自适应地重新分配HSI表示,在二值化激活之前,并使用可缩放的双曲正切函数更准确地近似反向传播中的Sign函数。基于我们的BiSR-Conv,我们定制了四个二值化卷积模块,以解决尺寸不匹配并在整个网络中传播全精度信息。最后,我们通过使用所提出的技术对基础模型进行二值化得到BiSRNet。综合定量和定性实验表明,...
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...
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
1）现有大内核ConvNet的架构很大程度上遵循传统ConvNet或Transformer的设计原则，而大内核ConvNet的架构设计...
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。