这个新的简单,廉价的运算符称为 Inception Depthwise Convolution,基于它构建的模型 InceptionNeXt 在精度和速度之间实现了更好的平衡。比如 InceptionNeXt-T 获得了比 ConvNeXt-T 更高的精度,同时享受了类似于 ResNet-50 的1.6倍训练吞吐量提升。 图2:MetaFormer, MetaNext, ConvNeXt 和 InceptionNeXt 1.2 MetaNeX...
基于InceptionNeXt block可以构建一些列InceptionNeXt模型,由于ConvNeXt是主要的比较基线,遵循它来构建几种尺寸的模型,具体而言,与ResNet和ConvNeXt类似,InceptionNeXt也采用4阶段框架,与ConvNeXt相同,4个阶段对于small尺寸为[3,3,9,3],对于base尺寸为[3,3,27,3]。由于本文强调速度,采用BN,与ConvNeXt的另一个不同...
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-...
这个新的简单,廉价的运算符称为 Inception Depthwise Convolution,基于它构建的模型 InceptionNeXt 在精度和速度之间实现了更好的平衡。比如 InceptionNeXt-T 获得了比 ConvNeXt-T 更高的精度,同时享受了类似于 ResNet-50 的1.6倍训练吞吐量提升。 图2:MetaFormer, MetaNext, ConvNeXt 和 InceptionNeXt 1.2 MetaNeX...
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...
图4:不同大小的 InceptionNeXt 模型的参数配置 实验结果 ImageNet-1K 图像分类 评价视觉基础模型的重要指标之一是 ImageNet-1K 直接训练的图像分类结果。InceptionNeXt 使用的超参数如下图5所示,实验结果如图6所示。数据增强的方式依然包括:random resized crop, horizontal flip, RandAugment, Mixup, CutMix, Random ...
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. ...
weihaoyu@u.nus.edu zhoupan@sea.com shuicheng.yan@gmail.com xinchao@nus.edu.sg Code: https://github.com/sail-sg/inceptionnext Abstract Inspired by the long-range modeling ability of ViTs, large-kernel convolutions are widely studied and adopted recently to enlarge the receptive ...
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...
本发明提出一种多时序并联InceptionNeXtGGhostNet超级电容剩余使用寿命分类预测方法,该方法的步骤有:首先将超级电容的充放电容量数据分别进行指数滑动平均,多曲线图谱和多时序积分处理;然后将指数滑动平均处理后的数据输入到开端卷积网络进行特征提取,将多图谱曲线处理后的数据输入到图形处理幻影网络进行特征提取;最后将开端...