ConvMixer 也是沿用了同样的分解策略,只不过替换模块不再是 Spatial Mixer MLP 和 Channel Mixer MLP,而是全部替换为了卷积,分别是 DW Conv 和 1x1 Point Conv。使用 Depthwise Convolution(逐通道卷积) 来提取 token 间的相关信息,类似 MLP Mixer 中的 token-mixing MLP,使
为了解决这些问题,作者提出了ConvMLP:一个用于视觉识别的层次卷积MLP,这是一个轻量级、阶段级、具备卷积层和MLP的设计。ConvMLP在ImageNet-1k、2.4G MACs和9M参数量上达到了76.8% 的Top-1精度。目标检测和语义分割的实验进一步表明,ConvMLP学习的视觉表示可以无缝迁移,并在较少的参数下获得有竞争力的结果。 1. ...
conv1=nn.Conv2d(64,64,1,padding=0,bias=False) conv2=nn.Conv2d(64,64,3,padding=1,bias=False) out1=conv2(conv1(input)) #conv_fuse conv_fuse=nn.Conv2d(64,64,3,padding=1,bias=False) conv_fuse.weight.data=transIII_conv_sequential(conv1,conv2) out2=conv_fuse(input) print("diffe...
ConvMLP(arxiv,code) Hi guy 我们又见面了,这次来复现一篇论文ConvMLP,在9M的参数量下取得了良好的精度 我们看一下模型结构 很多MLP的方法因为模型特点很难应用到下游任务,作者设计出ConvMLP,具有轻量级、阶段级、具备卷积层和MLP的设计,可以迁移到下游任务 ConvMLP在 2.4 MACs 和 9M 参数量下取得了top1 76.8...
在深度学习领域，Attention、MLP、Conv和Re-parameter是当前研究中的热门话题。本文旨在对这些领域的代表性论文进行总结，帮助读者快速理解其核心思想和应用。Attention系列 1. **外部Attention**：在视觉任务中，通过使用两层线性层的外部Attention机制来增强模型性能。2. **自我Attention**：著名的“Attention...
ConvMLP-S achieves 76.8% top-1 accuracy on ImageNet-1k with 9M parameters and 2.4G MACs (15% and 19% of MLP-Mixer-B/16, respectively). Experiments on object detection and semantic segmentation further show that visual representation learned by ConvMLP can be seamlessly transferred and achieve...
ConvMLP是一格分层卷积的MLP骨干,用于视觉识别与卷积和MLP层的共同设计。其使用3 × 3DW卷积来替换Token-mixing MLP,以引入局部性特征。同时,使用了Convolutional Tokenizer替换Patch Embedding并提高了性能,然后在Conv Stage采用全卷积来增加空间内的信息交互。 ConvMLP Block结构: 详细参数结构 详细内容:ConvMLP 网...
(1)基于Conv-Attention-MLP_的电池异常检测方法是一种创新的深度学习模型,它融合了卷积神经网络(CNN)、注意力机制(AttentionMechanism)和多层感知机(MLP)的优点,旨在提高电池异常检测的准确性和效率。在电池运行过程中,会产生大量的时序数据,这些数据包含了电池健康状态的重要信息。Conv-Attention-MLP_通过卷积层对时序...
问MLP conv层EN不知道大家有没有这样的体会，在读论文的时候经常会发现一些非常精妙的idea，作者在各个...
基于Conv-Attention-MLP 的新能源汽车电池 异常检测方法 陈旭东 何宏* 周焱平 湖南工程学院计算机与通信学院 湖南湘潭 411104 摘要： 在新能源汽车电池异常信号的检测方面，针对传统异常检测方法对多个维度电池数据检测精度低、泛化性差等问题，提出一种融合了卷积（Conv ）、自注意力机制（Attention ）和多层感知...