MaxViT,是今年谷歌提出分层Transformer的模型,将注意力模型与卷积有效地融合在一起。在图像分类方面,MaxViT 在各种设置下都达到了最先进的性能:ImageNet-1K分类任务,MaxViT 达到了 86.5% top-1 准确率; ImageNet-21K 分类任务,达到了 88.7% 的 top-1 准确率。对于下游任务,MaxViT 作为主干在对象检测和视觉美学...
from timm.models.maxxvit import maxvit_tiny_224 torch.backends.cudnn.benchmark = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from ema import EMA 设置全局参数 设置学习率、BatchSize、epoch等参数,判断环境中是否存在GPU,如果没有则使用CPU。建议使用GPU,CPU太慢了。 if __name__ == '__...
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_...
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: ...
MaxViT Block 基于提出的multi-axis attention和现有的带SE Block的MBConv Block得到了模型的基本构建组件MaxViT Block。这里的attention和MBConv Block都使用pre-norm形式。 MBConv被放到注意力层之前,其本身可以增加模型的泛化性和可训练性,同时其中的深度卷积也可以被看作是一种条件位置编码(CPE),从而使得模型最终不...
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...
我们还通过有效地将我们提出的注意力模型与卷积相结合,提出了一种新的架构元素,并通过简单地在多个阶段重复基本构建块,相应地提出了一个简单的分层视觉主干,称为MaxViT。值得注意的是,MaxViT能够在整个网络中“看到”全局,甚至在早期的高分辨率阶段。我们在广泛的愿景任务中展示了我们模型的有效性。在图像分类方面,...
medical-image-segmentationvision-transformercnn-transformermaxvitmulti-axis-attentionmaxvit-unet UpdatedFeb 25, 2024 Python Extending MaxViT (Multi-Axis Vision Transformer) to 3D Space pytorchmaxvit3d-maxvit UpdatedJun 6, 2023 Python hankyul2/maxvit-pytorch ...
在小型和微型模型中,使用相似的FLOPs,ACC-ViT比MaxViT分别实现了高0.35%和高0.15%的准确度,尽管参数分别减少了9.15%和9.7%。对于所有其他模型,ACC-ViT的表现甚至更为令人印象深刻。ACC-ViT的小型和微型版本比其他模型的小型和基础版本更准确。 在医学图像数据集上的迁移学习实验...
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