What's the difference between 'fascism' and 'socialism'? More Commonly Misspelled Words Popular in Wordplay See All Weird Words for Autumn Time 8 Words with Fascinating Histories 8 Words for Lesser-Known Musical Instruments Birds Say the Darndest Things ...
论文题目: UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition 论文链接: https://arxiv.org/abs/2311.15599 代码链接: https://github.com/AILab-CVC/UniRepLKNet 项目主页: https://invictus717.github.io/UniRepLKNet/ 太长不...
KNET 是科威特主要的基于卡的支付方式,客户可以使用科威特11家成员银行发行的任何借记卡支付订单。科威特近 80% 的在线交易是通过 KNET 卡进行的。与上一年相比,2022年KNET各类电子支付增加30%主要是(POS机、ATM、支付网关和 Tasdeed)。 截至2022年,KNET已通过不同的电子支付渠道(POS,ATM,PG等)处理了约 741Million...
目录 收起 摘要 相关工作 大卷积核设计参考原则 RepLKNet结构 《Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs》 arXiv:2203.06717v2 作者的解读文章在这里,结构重参数化这部分的思想一直不太理解,是从作者的文章这里看明白的。 摘要 提出5个高效高性能大卷积核CNN的参考原则,...
Semantic SegmentationADE20KUniRepLKNet-TValidation mIoU49.1# 130 Semantic SegmentationADE20KUniRepLKNet-XLValidation mIoU55.6# 40 Compare Semantic SegmentationADE20KUniRepLKNet-L++Validation mIoU55# 45 Compare Semantic SegmentationADE20KUniRepLKNet-B++Validation mIoU53.9# 66 ...
UniRepLKNet通过对大核CNN架构设计的深刻思考,成功提出了四项指导原则,使其在感受野、特征抽象和深度表示等方面都达到了最先进水平,成为一种强大而高效的模型架构。 在传统的卷积模型设计中,一般是使用3*3的小卷积核进行大量的堆叠来实现增加感受野的方式,比如想要得到5*5的感受野效果,可以使用2个3*3的卷积核来替代...
腾讯AI实验室与港中文团队合作推出UniRepLKNet,挑战Transformer在多模态领域的主导地位。该大核CNN架构在点云、音频、视频等任务上表现出色,无需改变模型结构。UniRepLKNet在ImageNet、COCO、ADE20K等任务中超越了Transformer,展示了大核CNN在多模态应用中的潜力。备注:资讯来源量子位 ...
作为图像模态中的老三样,ImageNet、COCO、ADE20K上的结果自然是不能少。论文中最多只用ImageNet-22K预训练,没有用更大的数据。 虽然大核CNN本来不是很重视ImageNet(因为图像分类任务对表征能力和感受野的要求不高,发挥不出大kernel的潜力),但UniRepLKNet还是超过了最新的诸多模型,其实际测速的结果尤为喜人。
慢性病学杂志 国家级月刊 河三 广东 福建 湖南 山东 22年上半年 市以上单位 慢性病相关,防治与诊断
论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/124875771?spm=1001.2014.3001.5502 RepLKNet的作者受vision transformers (ViT) 最新进展的启发,提出了31×31的超大核模型,与小核 CNN 相比,大核 CNN 具有更大的有效感受野和更高的形状偏差而不是纹理偏差。借鉴 Swin Transformer 的宏观架构,提出了一种架...