优越的生成质量:在ImageNet 256×256 和 512×512 基准上,MAETok 使用仅128个token即可实现最先进(SOTA)的生成质量,gFID 达到 1.69。 突破VAE限制:证明高质量的潜在空间比变分约束(如VAE)更关键,实现无需VAE的扩散模型训练。 方法 VAE 的变分形式对于扩散模型可能并非必要,简单的 AE 便足以在 128 token的条件...
Images and videos as spatio-temporal patches 输入图像或视频可以表示为形状为T \times H \times W \times 3的 4D 张量,其中 T 是时间维度,H、W 是空间维度,3 表示颜色通道。将图像视为 T = 1 的单帧视频。输入被分成 N 个时空patch,每个块的大小为t \times h \times w \times 3。 Omnivorous vis...
(512, (3,3), padding='same', activation='relu')(conv11) conv13 = Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='relu')(conv12) pool5 = MaxPooling2D(pool_size=2)(conv13) # 扁平层 flat = Flatten()(pool5) # 全联接层 fc1 = Dense(4096, activation='relu')(flat) fc2 = ...
转载自CSDN博客 本月1日起,上海正式开始了“史上最严“垃圾分类的规定,扔错垃圾最高可罚200元。全国其它46个城市也要陆续步入垃圾分类新时代。各种被垃圾分类逼疯的段子在社交媒体上层出不穷。 其实从人工智能的角度看垃圾分类就是图像处理中图像分类任务的一种应用,而这在2012年以来的ImageNet图像分类任务的评比...
512, and 1024, respectively. Then, we downsample the high-resolution representations by a 2-strided 3x3 convolution outputting 256 channels and add them to the representations of the second-high-resolution representations. This process is repeated two times to get 1024 channels over the small resol...
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目标检测和实例分割:作者使用了一个Mask R-CNN检测头,在1 \times的调度下进行训练,来评估在COCO数据集上的ImageNet-1K预训练TransNeXt在目标检测和实例分割方面的性能。实验结果如图1所示。与先前的最先进模型相比,作者的模型在各方面都具有全面的优越性。值得注意的是,即使作者的微型模型在A P^b方面也超过了Focal...
Fine-tuning details微调超参：优化器为momentum-SGD，batch=512，梯度裁剪，cosine学习率机制+线性warmup...
if sz == 128: val_bs = max(bs, 512) elif sz == 224: val_bs = max(bs, 256) else: val_bs = max(bs, 128) return dataloader.get_loaders(trndir, valdir, bs=bs, val_bs=val_bs, sz=sz, workers=args.workers, distributed=args.distributed, **kwargs) # ### Learning rate schedu...
mlp_head(x)returnx3.模型测试a=torch.ones(1,3,224,224)model=MLPMixer(in_channels=3,dim=512...