FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViT的全局建模特性,引入分层注意力(HAT)方法在降低计算成本的同时增加窗口间的交互。在包括分类、对象检测和分割各种CV任务上,FasterViT在精度与图像吞吐量方面实现了SOTA,HAT可用作即插即用的增强模块 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FasterViT: Fast Vision Transformers...
FasterViT Profiling reference 摘要 Swin Transformer的不足: 局部区域的有限感受野和窗口移动中的小覆盖面积,其对大分辨率输入特征捕捉跨窗口交互和建模长程空间依赖能力较弱 Swin Transformerv2通过改进自注意力机制来解决高分辨率图像的训练不稳定问题。虽然提高图像吞吐量,但仍然依赖原始的窗口移动机制来实现不同窗口的...
相比卷积架构,在同等吞吐量下,FasterViT具有更高的精度; 相比Transformer架构,FasterViT具有更快的推理速度; 相比其他混合架构,FasterViT具有更高的吞吐量,同时具有更优的Top1性能。 COCO检测与实例分割 上表给出了COCO检测与实例分割任务上不同方案性能对比,从中可以看到: 相比其他方案,FasterViT具有更优的精度-吞吐...
Faster Vision Transformer(FVT)是Vision Transformer(ViT)架构的一个变体,这是一种为计算机视觉任务设计的神经网络。FVT 是原始 ViT 模型的更快、更高效版本,原始模型由 Dosovitskiy 等人在 2020 年的论文 “一幅图像值 16x16 个词:用于大规模图像识别的转换器” 中引入...
🔍 FasterViT在准确性与图像处理速度之间达到了最优的权衡点,并在图像分类、目标检测和语义分割等多个计算机视觉任务上得到了广泛验证。研究人员还展示了HAT可以作为现有网络的插件模块使用,并增强它们的性能。与竞争对手相比,FasterViT在高分辨率图像上表现出更快速和更准确的性能。
论文设计了新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT,重点关注计算机视觉应用的图像吞吐能力。FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViT的全局建模特性,引入分层...
FasterViT Design Principals 论文专注于在主流硬件上实现计算机视觉任务的最高吞吐量,需要在数据传输和计算之间进行仔细的平衡,以最大限度地提高吞吐量。 在分层视觉模型中,中间特征的空间维度随着推理的进行而缩小。初始网络层具有较大的空间维度和较少的通道(例如 $112\times 112 \times 64$),导致可选...
Faster Vision Transformer(FVT)是Vision Transformer(ViT)架构的一个变体,这是一种为计算机视觉任务设计的神经网络。FVT 是原始 ViT 模型的更快、更高效版本,原始模型由 Dosovitskiy 等人在 2020 年的论文 “一幅图像值 16x16 个词:用于大规模图像识别的转换器” 中引入。
FasterViT实战:使用FasterViT实现图像分类任务(一) 这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库 在train.py导入 importjsonimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.optimasoptimimporttorch....
FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViT的全局建模特性,引入分层注意力(HAT)方法在降低计算成本的同时增加窗口间的交互。在包括分类、对象检测和分割各种CV任务上,FasterViT在精度与图像吞吐量方面实现了SOTA,HAT可用作即插即用的增强模块 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号...