作者提出InceptionNext,将大核深度卷积分解为沿通道维度的四个平行分支,即小方形核、两个正交带核和一个单位映射。通过这种新的Inception深度卷积,构建了一系列网络,不仅享有高吞吐量,而且保持有竞争力的性能。例如,InceptionNeXt-T实现了比convnext - t高1.6倍的训练吞吐量,并在ImageNet- 1K上实现了0.2%的top-1...
在相似的模型大小和mac下,InceptionNeXt在top-1精度方面始终优于ConvNeXt,并表现出更高的吞吐量。例如,InceptionNeXt-T不仅超过ConvNeXtT 0.2%,而且比ConvNeXts享有1.6×/1.2×训练/推理吞吐量,与ResNet50相似。也就是说,InceptionNeXt-T同时具有ResNet50的速度和ConvNeXt-T的精度。此外,在Swin和ConvNeXt之后,我们...
在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:InceptionNext实战:使用InceptionNext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 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1" 选择显卡,index从0开始,比如一台机...
InceptionNext:当Inception遇到ConvNext摘要 受ViTs长距离建模能力的启发,大核卷积算法近年来被广泛研究和采用,以扩大感受野,提高模型性能,如著名的工作ConvNeXt采用了7×7深度卷积。 虽然这种深度算子只消耗了少量的FLOPs,但由于内存访问成本较高,在强大的计算设备上极大地损害了模型的效率。 例如,ConvNeXt-T与ResNet-...
InceptionNeXt是一种新的卷积神经网络(CNN)结构,它受到了Inception和ConvNeXt的启发,旨在提高大核卷积模型的效率和性能。 InceptionNeXt的核心思想是将大核深度卷积分解为四个并行的分支,分别是小方形核、两个正交的带状核和一个恒等映射,这样可以减少内存访问成本和参数数量。
InceptionNext实战:使用InceptionNext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.optimasoptimimport...
1 InceptionNeXt: 当 Inception 遇上 ConvNeXt 论文名称:InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2303.16900.pdf 1.1 背景和动机 回顾深度学习的历史,卷积神经网络 (CNN) 无疑是计算机视觉中最受欢迎的模型。2012年,AlexNet 在 ImageNet 竞赛中获胜,开启了 CNN 在深度学习...
InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt This is a Tensorflow / Pytorch implementation of InceptionNeXt proposed by our paper "InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt". Many thanks toRoss Wightman, InceptionNeXt is integrated intotimm. ...
mdnuruzzamanKALLOL / Inceptionnext Star 8 Code Issues Pull requests InceptionNeXt: When Inception Meets ConvNeXt (CVPR 2024) opencv tensorflow pytorch inception inceptionnet convnext Updated May 7, 2024 Python JohnalDsouza / MultiNetTOFAnalysis Star 0 Code Issues Pull requests A Comprehensive...
In this paper, we introduce a lightweight Spatial-Channel-Attention-based network for efficient medical image segmentation, named SCA-InceptionUNeXt. Our model is built on a U-shaped architecture and incorporates two key innovations: a modified InceptionNeXt block and a novel Spatial-aware Channel ...