3.1 可变形卷积v3(DCNv3) 3.1.1 卷积与MHSA的比较 3.1.2 回顾DCNv2 3.1.3 扩展DCNv2用于视觉基础模型 3.2 InternImage模型 3.2.1 基本块 3.2.2 茎层和下采样层 3.2.3 堆叠规则 3.2.4 缩放规则 四、实验 4.1 图像分类 4.1.1 设置 4.1.2 结果 4.2 目标检测 4.2.1 设置 4.2.2 结果 4.3 语义分割 4....
Deformable Convolution V4(DCNV4)是一种为广泛的视觉应用设计的高效有效的操符。DCNv4通过两项关键改进解决了其前身DCNv3的局限性:1. 移除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态特性和表达力;2.优化内存访问,以减少冗余操作,从而加速处理速度。 2.2 基本原理 动态特性增强 :通过移除空间聚合中的softmax归一化,DC...
InternImage通过重新设计算子和模型结构提升了卷积模型的可扩展性并且缓解了归纳偏置,包括(1)DCNv3算子,基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制。 (2)基础模块,融合先进模块作为模型构建的基本模块单元 (3)模块堆叠规则,扩展模型时规范化模型的宽度、深度、组数等超参数。 研究者基于DCNv2算子,重新设计...
动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。 因此为了应对这个挑战,作者研究团队注意到了管状结构的特殊性,并提出了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)这个方法。...
DCNv3算子:基于DCNv2算子,引入共享投射权重、多组机制和采样点调制。 基础模块:融合先进模块作为模型构建的基本模块单元。 模块堆叠规则:扩展模型时规范化模型的宽度、深度、组数等超参数。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 安unli白了个白 2025-03-06 🎓斯坦福、西北大学录取导师🏆 录取案例...全文 +2 安un...
InternImage通过重新设计算子和模型结构提升了卷积模型的可扩展性并且缓解了归纳偏置,包括(1)DCNv3算子,基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制。 (2)基础模块,融合先进模块作为模型构建的基本模块单元 (3)模块堆叠规则,扩展模型时规范化模型的宽度、深度、组数等超参数。 3.CARAFE介绍 本文尝试提出一个...
报错如下,不支持的节点 由 mmdeploy.TRTDCNv3 ,变为了 mmdeploy.grid_sampler,想请教一下cpu推理不build mmdeploy后端,怎么使用? [ ERROR ] --- [ ERROR ] --- INTERNAL ERROR --- [ ERROR ] Unexpected exception happened. [ ERROR ] Please contact Model Optimizer developers and forward the following...
作者以DCNv2算子为基础,通过对其扩展得到DCNv3,然后参考ViT从block与架构维度进行定制化得到了本文所提InternImage(见上图d)。本文贡献包含以下三点: 提出一种新的大尺度CNN基础模型InternImage,也是首个参数达1B、训练数据达400M并取得与ViT相当、甚至更优的CNN方案。这说明:对于大尺度模型研究,卷积模型同样是一个...
🔍在CVPR2023上,研究者们带来了一款新的明星组合:DCNv3与YOLOv8。通过精心调整DCNv2算子,以满足基础模型的需求,他们开发了一系列block、stacking和scaling规则。💪📈在多个目标检测和语义分割基准测试中,InternImage展示了与经过大量数据训练的精心设计的大规模视觉转换器相当或更好的性能。这表明CNN在大型视觉基础...
在提升卷积模型的可扩展性和缓解归纳偏置方面，DCNv3算子发挥了关键作用。改进包括共享投射权重、引入多组机制以及采样点调制标量归一化。共享投射权重通过采用位置无关的权重，实现了与常规卷积相比更低的参数和内存复杂度。多组机制借鉴分组卷积和Transformer的多头自注意力，增强特征多样性。采样点调制标量...