通过使用427M的公共数据集合:Laion-400M,YFCC15M,CC12M,InternImage-H在ImageNet-1K的精度达到了89.6%。并在近期研发中InternImage分类模型在ImageNet-1K上的精度已经达到90.1%。 目标检测 以最大规模的InternImage-H为骨干网络,以DINO作为基础检测框架,在Objects365数据集上进行预训练,然后在COCO数据集上进行微调。
在InternImage中,通过对DCNv3的扩展,使得Yolov8能够更好地适应不同尺寸和形状的目标,从而提升了目标检测的准确率。 除了对DCNv3的扩展外,InternImage还通过其他方面的优化来提升Yolov8的性能。例如,在网络结构方面,InternImage对Yolov8的Backbone、Head、Detect和Loss等部分进行了精细化的调整,使其能够更好地适应目标...
不同于近来聚焦于大核的CNN方案,InternImage以形变卷积作为核心操作(不仅具有下游任务所需的有效感受野,同时具有输入与任务自适应空域聚合能力)。所提方案降低了传统CNN的严格归纳偏置,同时可以学习更强更鲁棒的表达能力。ImageNet、COCO以及ADE20K等任务上的实验验证了所提方案的有效性,值得一提的是:InternImage-H在C...
目标检测 语义分割 总结 Title: InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable ConvolutionsPaper: arxiv.org/abs/2211.0577Code: github.com/OpenGVLab/In 导读 InternImage 在COCO 数据集上达到了最高的 65.4 mAP,为目前最高纪录(点击查看)。这项成果早已得到媒体的广泛关注,现在论文...
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 65.4...