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并且Max-SA具有灵活性和可伸缩性,我们可以通过简单地将Max-SA与MBConv在分层体系结构中叠加,从而构建一个称为MaxViT的视觉Backbone,MaxViT主要结构如上图2所示。 classMaxViT(nn.Layer):def__init__(self,args):super().__init__()self.conv_stem=nn.Sequential(nn.Conv2D(args['input_dim'],args['stem_...
为解决传统自注意力机制在图像大小方面缺乏的可扩展性,本文提出了一个简单的局部、全局自注意力与卷积三者混合的大一统模型,称之为MaxViT(Multi-Axis Vision Transformer)。作为视觉任务的骨干网络,MaxViT允许任意分辨率的输入,在ImageNet上其性能远超ConvNeXt、Swin Transformer等主流模型。代码将开源。 论文地址:https:...
MaxViT将特征图划分为固定的G*G个图像块(即每一个block不是固定大小),在各个图像块的对应位置上做self-attention,这种做法如同空洞卷积一样,只不过它是全图范围内的。论文中G=7。 2 实验 MaxViT在ImageNet-1k上取得了优异的效果,其在ImageNet-21k上预训练后,效果更加突出,这表明MaxViT有着相较于Swin更大的...
逛知乎发现了这个，我看了评论基本都是vit的工作，像gg trans，shuffle，crossformer之类的，我就突然想到...
MaxViT实战:使用MaxViT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 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 importjsonimportosimportshutilimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimpor...
Notably, MaxViT is able to "see" globally throughout the entire network, even in earlier, high-resolution stages. We demonstrate the effectiveness of our model on a broad spectrum of vision tasks. On image classification, MaxViT achieves state-of-the-art performance under various settings: ...
商标名称 MAXVIT 国际分类 第09类-科学仪器 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 16596264 申请日期 2015-03-30 申请人名称(中文) 香港嘉佩环球有限公司;HONGKONGJAPEIGLOBALLIMITED 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 香港湾仔轩尼诗道250号卓能广场7楼A1室;Unit A1, 7/F, Cheuk Nang Plaza,250 Hennessy Ro...
在图像分类方面,MaxViT在各种设置下都达到了最先进的性能:在没有额外数据的情况下,MaxViT的ImageNet-1K精度达到了86.5%;通过ImageNet-21K预训练,我们的模型达到88.7%的前1精度。对于下游任务,MaxViT作为主干,在对象检测和视觉美感评估方面提供了良好的性能。我们还表明,我们提出的模型在ImageNet上表现出强大的生成...
Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more pytorch imagenet image-classification resnet ...