对于模型大小,EfficientFormerV2-S0在参数数量更少的情况下比EdgeViT-XXS [60]高出1.3%的top-1准确率,并且与MobileNetV2 [66]相比,在类似数量的参数下高出3.5%的top-1准确率。对于大型模型,EfficientFormerV2-L模型在与最近的EfficientFormerL7 [47]相同准确性的情况下小3.1倍。至于速度,EfficientFormerV2-S2在类...
在ImageNet-1K上,与MobileNetv2和MobileNetv2×1.4相比,所提出的模型效率Formerv2在相同的时延和参数下的TOP-1精度提高了约4%。 我们证明了适当设计和优化的视觉变换器可以在MobileNet级别的大小和速度下实现高性能。 1. EfficientFormerV2 如图2所示,EfficientFormerV2相对于EfficientFormer的主要改进为(消融实验见表1)...
这篇论文介绍了一种名为 EfficientFormerV2 的新型高效视觉模型,旨在解决如何在移动设备上实现与 MobileNet 相当的模型大小和推理速度的同时,达到与 Vision Transformers (ViTs) 相似的高性能。 论文的核心目标是探索是否可以设计出一种 Transformer 模型,使其在移动设备上的推理速度和模型大小与 MobileNet 相当,同时保持...
对于端侧部署来讲,模型的参数量(例如Flash大小)和延迟对资源受限型的硬件来说至关重要。因此,作者结合了细粒度联合搜索策略,提出了一种具备低延迟和大小的高效网络——EfficientFormerV2,该网络在同等量级参数量和延迟下比MobileNetV2可以高出4个百分点(ImageNet验证集)。 Comparison of model size, speed, and perf...
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,...
飞机表面缺陷检测系统源码和数据集:改进yolo11-EfficientFormerV2 0 stars 0 forks Branches Tags Activity Star Notifications Qunmasj-Vision-Studio/Aircraft-Defects214 main BranchesTags Code Folders and files Latest commit History1 Commit 1.png 10.png 11.png 12.png 13.png 14.png 15...
efficientformerv2结构解析 efficientformerv2是一个结构解析工具,它具有以下特点: 1. 高效性:efficientformerv2可以在快速的时间内完成结构解析任务。它利用先进的算法和处理技术,能够迅速而准确地解析大量的结构化数据。 2. 多功能性:efficientformerv2支持多种类型的结构解析任务,包括文本解析、图像解析和音频解析等。
The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet,
性能与效率的完美平衡:在替换RT-DETR的主干网络后,EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度,还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术,进一步提升了模型的推理速度,为用户带来更加流畅的使用体验。 广泛的应用潜力:得益于EfficientFormerV2的出色表现,改进后的RT-DETR在实时目标检测、...
在这项工作中,作者全面研究混合视觉主干并验证对于端侧更加友好的网络结构设计。此外,基于确定的网络结构,进一步提出了在大小和速度上的细粒度联合搜索,并获得了轻量级和推理速度超快的 EfficientFormerV2 模型。 如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣,强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』,每日为...