我们通过PyTorch 1.12 [62]和Timm库[79]实现模型,并使用16个NVIDIA A100 GPU来训练我们的模型。我们通过在ImageNet-1K [19]上训练300和450个周期从零开始训练模型,使用AdamW [55]优化器。学习率设置为每1024批大小,余弦衰减。我们使用标准图像分辨率,即,进行训练和测试。类似于DeiT [72],我们使用RegNetY-16GF
个样本,用于评估提出的HSViT的性能,包括CIFAR-10,CIFAR-100,Fashion-MNIST,Tiny-ImageNet 和Food-10。对于不支持小输入尺寸的某些模型,图像大小被上采样以确保适当训练。表2详细说明了数据集的规格。 训练细节:所提出的模型在PyTorch框架上实现。采用AdamW作为优化器,默认学习率为0.001,权重衰减为0.01。通过余弦退火方...
特别是第二条性质, 我们可以认为为了在进行非线性变换的同时不丢失原有信息, ReLU必须作用在相当高维的输入上, 因此需要升维. One More Thing 文章中他们的设计可以把expressiveness和compacity分割开来, 但是并没有给出一个明确的定义. 这一特性在MobileNetV3也没有继续探究. PyTorch代码可以在我的github找到:https:/...
训练完成的 PyTorch 模型被转换为 ONNX 格式,并使用 TensorRT 编译。我们报告的 GPU 运行时间不包括预处理过程。详细的网络结构和更多消融研究见附录第 6 节。 5.1 图像分类 所有EfficientFormer 模型均在 ImageNet-1K 数据集 [34] 上从头训练以执行图像分类任务。我们在训练和测试时使用标准图像尺寸(224 × 224)...
PDF: https://arxiv.org/pdf/2110.15352.pdf PyTorch代码: https:///shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https:///shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 MCUNetV2取得了MCU端新的ImageNet分类记录71.8;更重要的是解锁了MCU端执行稠密预测任务的可...
Lightweight models for real-time semantic segmentationon PyTorch (include SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, etc.) - xiaoyufenfei/Efficient-Segmentati
这个程序文件 rmt.py 实现了一个基于视觉变换器(Vision Transformer)的模型,名为 VisRetNet,并定义了一系列相关的类和方法。该模型主要用于处理图像数据,具有多层次的特征提取能力。以下是对代码的详细说明。 首先,程序导入了必要的库,包括 PyTorch 和一些自定义的模块,如 DropPath 和trunc_normal_。这些库提供了深...
上下文建模分支中的碎片化操作显著增加了延迟,并违反了ShuffleNetv2中的指导原则G3。 为此,论文提出了高效调制(Efficient Modulation),可以作为高效模型的基本构建块(见图1c)。与FocalNet和VAN的调制块相比,高效调制块更加简单并继承了所有的优点(见图1b和图1c)。与Transformer块相比,高效调制块的计算复杂度与图...
EfficientFormerV2 模型在 ImageNet-1K 数据集上的准确性比 MobileNetV2 和 MobileNetV2×1.4高出约 4%,同时具有相似的延迟和参数。 为了缓解 Vision Transformer(ViT)在移动设备上运行时存在的局限性,研究人员采取了许多研究努力。其中一个方向是减少注意机制的二次计算复杂度。Swin 等后续工作提出了基于窗口的注意,...
具体见: https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar/tree/master/models...ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices depthwise separable convolution:depthwise convolution+ pointwise convolution。 depthwise convolution:比如输入是AXA大小,M通道,输出大小是BXB,N通道。比如卷...