具体来说，在训练过程中先在RepMLP中构造卷积层，并将它们合并到FC中进行推理。在CIFAR数据集上，一个简单的纯MLP模型的性能非常接近CNN。通过在传统CNN中插入RepMLP，本文在ImageNet上将ResNets提高了1.8%的准确率，在人脸识别任务上提高了2.9%的准确率，在 Cityscapes with lower FLOPs 上提高了2.3%的mIoU。本...
本文的工作主要将MLP作为卷积网络的一种通用组件实现多种任务性能提升(例如,将ResNet50中的3x3卷积替换成只有一半通道数量的RepMLP,可以实现同等精度下超过一半速度提升),不追求抛弃卷积的纯MLP(本文只试验了CIFAR上的纯MLP,只取得了接近卷积网络的效果);恰恰相反,本文利用了卷积去强化FC,使其具备局部性,因而更适用于...
以MLP-Mixer为例,它实际就是把普通的卷积拆成了depthwise conv with shared parameters和pointwise conv—— 在不考虑卷积核大小的情况下,这甚至比深度可分离卷积(depthwise separable conv)的表达能力还要弱:后者是把普通conv拆成了depthwise conv+pointwise conv,而MLP-Mixer里的depthwise conv甚至还要在每个depth/chann...
本文的工作主要将MLP作为卷积网络的一种通用组件实现多种任务性能提升(例如,将ResNet50中的3x3卷积替换成只有一半通道数量的RepMLP,可以实现同等精度下超过一半速度提升),不追求抛弃卷积的纯MLP(本文只试验了CIFAR上的纯MLP,只取得了接近卷积网络的效果);恰恰相反,本文利用了卷积去强化FC,使其具备局部性,因而更适用于...
1.1 MLP-Mixer原理分析 1.1.1 仅仅靠着MLP就真的⽆法解决复杂数据集的分类任务吗？神经⽹络主要有三个基本要素：权重、偏置和激活函数。权重：神经元之间的连接强度由权重表⽰，权重的⼤⼩表⽰可能性的⼤⼩ 偏置：偏置的设置是为了正确分类样本，是模型中⼀个重要的参数，即保证通过输⼊算出的...
每个MLP 块如右下角小图所示,包含2个全连接层和中间一个GELU激活函数,给模型融入非线性成分,每个MLP 块代码如下图3所示 (这1节的代码是JAX/Flax的,想参考PyTorch代码的读者请看第2节)。 图3:MLP 块 首先看这个 token-mixing MLP 块,取输入的每个channel,对它依次通过Layer Normalization,和MLP,最后再进行残差...
5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》,引起了广大计算机视觉的研究人员的热烈讨论。 MLP(多层感知机)真的有那么“丝滑”吗,它究竟有多大的潜力? MLP->CNN->Transformer->MLP 的圈难道要成真?
5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》,引起了广大计算机视觉的研究人员的热烈讨论。 MLP(多层感知机)真的有那么“丝滑”吗,它究竟有多大的潜力? MLP->CNN->Transformer->MLP的圈难道要成真?
PyTorch implementation of the SplitMixer MLP model for visual recognition by Ali Borji and Sikun Lin Code overview The most important code is in splitmixer.py. We trained SplitMixers (on ImageNet) using the timm framework, which we copied from here. For CIFAR-{10,100} trainings or standalo...
We use PyTorch Image Models timm==0.9.2. Other dependencies can be installed with the following:pip install -r requirements.txtTrainingTo train a model, e.g. ParaMixer, on CIFAR-10 from scratch, run the following:./distributed_train.sh 4 --data-dir /path/to/cifar10 \ --dataset torch...