一.论文论文《EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction》来自ICCV2023。 动机:高分辨率密集预测模型需要的计算成本高,因此提出多尺度线性注意模块,使用RELU相信注意…
5.2 predict.py classDetectionPredictor(BasePredictor):defpostprocess(self,preds,img,orig_imgs):preds=ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,self.args.iou,agnostic=self.args.agnostic_nms,max_det=self.args.max_det,classes=self.args.classes)ifnotisinstance(orig_imgs,list):orig_imgs=ops.co...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 基本原理 EMA(Efficient Multi-Scale Attention)模块是一种新颖的高效多尺度注意力机制,旨在提高计算机视觉任务中的特征表示效果。 EMA注意力模块通过结合通道和空间信息、采用多尺度并行子网络结构以及优化坐标注意力机制,实现了更加高效和有效的特征表示,为计算机视觉任务的性能提升提...
self).__init__()self.groups = factor# 分组数,默认为32assertchannels //self.groups >0# 确保通道数能够被分组数整除self.softmax = nn.Softmax(-1)# 定义 Softmax 层,用于最后一维度的归一化self.agp = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))# 自适应平均池化,将特征图缩小为1x1self.pool_h = nn.Adapti...
对于每个图像,首先被resize成宽度Wi、高度Hi,然后K×K大小的chip(对于COCO数据集,论文用的512×512)以等间隔(d pixels)的方式排布,注意是每个scale都会生成这些chips,而且chip的大小是固定的,变化的是图片的尺寸。通俗理解:chips是某个图片的某个scale上的一系列固定大小的(比如KxK个像素)的以恒定间隔(比如d个...
解决:Multi-scale features maps 让所有的分类器仅使用coarse-level features,在特定层的feature map 通过concatenate一个或两个卷积来进行计算,包括两种情况:一是对于将常规卷积应用于前一层的相同scale特征上的结果(Figure2中水平连接)二是对于前一层对fine-sale的特征图应用跨步卷积的结果(Figure2中对角线连接)。水...
The experiment results show that the proposed MSC-DNet reaches the accuracy of 79.4% mAP and 14.1 FPS on NEU-DET dataset, and 71.6% mAP on GC10-DET dataset among all the benchmark methods, which satisfies the quasi-real-time requirement in multiscale defect detection task. 展开全部 ...
对于每个图像,首先被resize成宽度Wi、高度Hi,然后K×K大小的chip(对于COCO数据集,论文用的512×512)以等间隔(d pixels)的方式排布,注意是每个scale都会生成这些chips,而且chip的大小是固定的,变化的是图片的尺寸。通俗理解:chips是某个图片的某个scale上的一系列固定大小的(比如KxK个像素)的以恒定间隔(比如d个...
where µB and σB are the mean and standard deviation values of input activations over B, γ and β are trainable affine transformation parameters (scale and shift) which provides the possibility of linearly transforming normalized activations back to any scales. 其中μB和σB是B上输入激活的平均...
本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构,论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Pred...