来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型,称为 InternImage,与基于 Transformer 的网络不同,InternImage 以可变形卷积作为核心算子,使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野,而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 ...
比如,InternImage-T比Swin-T高出4.5mAP,比ConvNeXt-T高出3.0mAP。 在实例分割任务方面,InternImage-T取得了42.5 mask AP,比Swin-T高出3.2,比ConvNeXt-T高出2.4.如上表所示,当采用更多参数、更先进的Cascade Mask R-CNN框架后, 在目标检测任务上,InternImage-XL取得了55.3mAP,比ConvNeXt-XL高出2.7mAP。 在...
这一特性使得InternImage能够像ViT一样,从海量数据中学习具有大规模参数的更强、更鲁棒的特征表达。 除了可变形卷积外,InternImage还借鉴了ViT的Basic Block设计,并给出了InternImage的堆叠规则和大小缩放规则。这些设计使得InternImage能够有效地扩展到大参数大小,并从大规模训练数据中学习更强的表示。 InternImage的卓越...
InternImage作为GitHub上的一个开源图像分类框架,以其出色的性能和易用性赢得了广泛的关注和赞誉。通过与千帆大模型开发与服务平台等高效平台的结合应用,InternImage在图像分类领域展现出了强大的实力和潜力。未来,随着深度学习技术的不断发展和完善,相信InternImage将会在更多领域发挥更大的作用,为人工智能的发展贡献更多...
与近年来大规模视觉transformers(ViTs)的巨大进步相比,基于卷积神经网络(CNNs)的大规模模型仍处于早期状态。 01 简介 今天分享的研究者提出了一种新的基于CNN的大规模基础模型,称为InternImage,它可以从增加参数和训练数据(如ViTs)中获得增益。 与最近关注large dense kernels的CNN不同,InternImage以可变形卷积为核心...
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型,称为 InternImage,与基于 Transformer 的网络不同,InternImage 以可变形卷积作为核心算子,使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野,而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 ...
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型,称为 InternImage,与基于 Transformer 的网络不同,InternImage 以可变形卷积作为核心算子,使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野,而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 ...
依托百度智能云一念智能创作平台的支持,InternImage作为一种新型的大规模参数视觉基础模型,以其卓越的性能和灵活的架构赢得了广泛的关注。它的出现不仅推动了视觉识别领域的发展,还为我们展示了未来计算机视觉的无限可能。我们相信,在不久的将来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,InternImage将在更多领域发挥重要作...
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型,称为 InternImage,与基于 Transformer 的网络不同,InternImage 以可变形卷积作为核心算子,使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野,而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 ...
来自浦江实验室、清华等机构的研究人员提出了一种新的基于卷积的基础模型,称为 InternImage,与基于 Transformer 的网络不同,InternImage 以可变形卷积作为核心算子,使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野,而且能够进行以输入信息和任务为条件的自适应空间聚合。InternImage-H 在 COCO 物体检测上达到 ...