5.5 将 DCNv3 改进到 YOLOv7 中 - 基于 DCNv3 原创改进核心内容 5.6 将 DCNv3 改进到 YOLOv5 中 - 基于 DCNv3 原创改进核心内容 DCNv3论文解析:纯Pytorch实现,无需编译!CVPR顶会|利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型 该论文利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型。 请添加图片描述 论文信息:InternImage: ...
在通常的实践中,DCNv2通常用作常规卷积的扩展,加载常规卷积的预训练权重并进行微调以获得更好的性能,这并不完全适合需要从头开始训练的大规模视觉基础模型。 在这项工作中,为了解决这个问题,我们从以下几个方面扩展了DCNv2: (1)卷积神经元之间的权重共享。与正则卷积类似,原始DCNv2中的不同卷积神经元具有独立的线性...
研究者基于DCNv2算子,重新设计调整并提出DCNv3算子,具体改进包括以下几个部分。 (1)共享投射权重。与常规卷积类似,DCNv2中的不同采样点具有独立的投射权重,因此其参数大小与采样点总数呈线性关系。为了降低参数和内存复杂度,借鉴可分离卷积的思路,采用与位置无关的权重代替分组权重,在不同采样点之间共享投影权重,所有...