通过大规模参数(即10亿)和训练数据(即4.27亿),InternImage-H的top-1准确率进一步提高到89.6%,接近well-engineering ViTs和混合ViTs。此外,在具有挑战性的下游基准COCO上,最佳模型InternImage-H以21.8亿个参数实现了最先进的65.4%的boxmAP,比SwinV2-G高2.3个点(65.4对63.1),参数减少了27%,如下图所示。 为了设计...
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 ...
作者以DCNv2算子为基础,通过对其扩展得到DCNv3,然后参考ViT从block与架构维度进行定制化得到了本文所提InternImage(见上图d)。本文贡献包含以下三点: 提出一种新的大尺度CNN基础模型InternImage,也是首个参数达1B、训练数据达400M并取得与ViT相当、甚至更优的CNN方案。这说明:对于大尺度模型研究,卷积模型同样是一个...
当在大量参数(1B)和海量数据(427M)条件下训练时,InternImage-H的精度进一步提高到89.2%。 在目标检测任务上,InternImage同样表现出色。在COCO数据集上,InternImage-H以2.18B的参数量取得了65.4%mAP,比当前领先的SwinV2-G大模型高出2.3%,同时参数量还少了27%。这一结果不仅证明了InternImage在目标检测任务上的有...
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...
Code Link:https://github.com/OpenGVLab/InternImage 写在前面 拿到文章之后先看了一眼在ImageNet1k上的结果,确实很高,超越了同等大小下的VAN、RepLKNet、ConvNext等先进的大核注意力CNN模型,同时也超过了Swin、DeiT3、CoAtNet等ViT模型。 回顾自从Vision Transformer被提出之后,通过大量数据训练出的ViT大模型刷新了...
InternImage模型的提出为克服传统CNNs的局限性带来了新的突破。通过引入可变形卷积作为核心算子，InternImage模型实现了对输入和任务信息的自适应空间聚合，从而减少了传统CNNs的归纳偏差。这使得InternImage模型能够更好地从大规模参数的数据中学习到更强、更稳健的模式，为处理复杂任务提供了更有效的解决方案。应用与展望...
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 ...
InternImage模型的突破 InternImage模型的提出为克服传统CNNs的局限性带来了新的突破。通过引入可变形卷积作为核心算子,InternImage模型实现了对输入和任务信息的自适应空间聚合,从而减少了传统CNNs的归纳偏差。这使得InternImage模型能够更好地从大规模参数的数据中学习到更强、更稳健的模式,为处理复杂任务提供了更有效的...
我想使用openvino C++部署,使用onnx作为中间层转换。 使用export的教程,得到end2end.onnx https://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/master/segmentation#export 转到IR模型时,遇到不支持的onnx节点。报错如下 mo --input_model end2end.onnx [ ERROR ] --- [ ERROR ] --- INTERNAL ERROR --- [ ERR...