DCNv4_op Remove a redundant .softmax() in FlashDeformAttn. May 17, 2024 classification birth Jan 16, 2024 detection Fix DCNv4 version Jan 20, 2024 segmentation birth Jan 16, 2024 .gitignore update 1.0.0.post2 Jan 19, 2024 LICENSE birth Jan 16, 2024 ...
[CVPR 2024] Deformable Convolution v4. Contribute to OpenGVLab/DCNv4 development by creating an account on GitHub.
开源链接: https://github.com/OpenGVLab/DCNv4 在计算机视觉的研究征途上,我们团队一直在探索如何使卷积神经网络更加高效和强大。今年,我们在CVPR会议上发表了我们的研究成果——Deformable Convolutionv4 (DCNv4),这是对我们之前工作的一次重大升级。总体而言DCNv4比之前的DCN算子推理速度更快,收敛速度更快,最终性能...
CVPR2024 | DCNv4来袭,更快收敛、更高速度、更高性能! https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf https://github.com/OpenGVLab/DCNv4 本文介绍了一种高效和有效的算子DCNv 4,它是专为广泛的视觉应用而设计的。与其前身DCNv 3相比,DCNv 4有两个关键增强功能:(1)去除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态...
下载链接:https://github.com/OpenGVLab/DCNv4 将DCNv4_op文件夹放入ultralytics\nn目录下 编译通过 2.2 yolov8_C2f_DCNv4.yaml 代码语言:python 代码运行次数:18 运行 AI代码解释 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples...
联系dcnv4的官方支持: 如果问题依然存在,你可以考虑在dcnv4的官方支持渠道(如GitHub issues)上提出问题,寻求开发者的帮助。 请按照这些步骤逐一尝试,希望能够帮助你解决问题。如果问题依然存在,你可能需要更详细地检查错误日志,以确定具体是哪个步骤出现了问题。
YOLO11源码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
# 主要参考、https://github.com/lfreya/Watermark-embed-and-extract进行实现 class DCT_Embed(object): def __init__(self, background, watermark, block_size=8, alpha=30): b_h, b_w = background.shape[:2] w_h, w_w = watermark.shape[:2] ...
[CVPR 2024] Deformable Convolution v4. Contribute to tlwzzy/DCNv4 development by creating an account on GitHub.
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