[CVPR-2024] Official implementations of CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation - CLIP-KD/script/RN101_KD/mobilevit_s_kd.sh at main · winycg/CLIP-KD
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而MobileViT主要结合CNN和ViT的优势，构建了一个轻量化、低延迟的ViT模型。下面首先了解一下MobileViT的整体架构。它主要包含MobileNet V2 Block和MobileViT Block，如图所示。如下图所示，为了能够学习带归纳偏置的全局表达能力，MobileViT Block在两个卷积中间插入了一个Transformer Block。MobileViT Block首先经过两个模...
如图所示，MobileViT架构中的MobileViT Block的组成分别是CBS (Conv+BN+SiLU)、Unfold、Transformer Block、Fold、Concat。代码1.5是使用PyTorch对MobileViT Block进行搭建的代码。下面的代码基于复现的MobileNet V2 Block和MobileViT Block来实现MobileViT的整体架构。这里也搭建了不同规模的MobileViT模型，分别是xxsmall、...
MobileViT是苹果公司2022年在国际深度学习顶会ICLR22上提出的轻量级通用ViT模型。同样部署在基于Arm的瑞芯微RK3288芯片上，相较基线模型MobileViT，ParC-Net节省了11%的参数和13%的计算成本，同时准确率提高了0.2%，推理速度提高了23%。▲与基准模型的推理速度对比 与基于ViT结构的模型相比，ParC-Net的参数量只有Meta...
该模型用PConv(Partial Convolution)模块代替原模型MobileViT模块中部分标准卷积模块,其次修改MobileViT模块的特征融合策略,将输入特征,局部表达特征,全局表达特征进行拼接融合;删除网络第十层MV2模块和第十一层MobileViT模块,使用改进空洞空间池化金字塔ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块进行代替,形成多尺度融合特征;...
Deep learningAn improved MobileVit for cotton water state identification was proposed.The identification of cotton water state under real conditions was realized.The effects of six CNN models for cotton water state identification were compared.This study is helpful to develop a precise irrigation system...
为此,本文提出了一种简化且适合移动设备的Mobile V-MoEs模型,将整个图像而不是单个patch路由输入给专家,并且提出了一种更加稳定的MoE训练范式,该范式可以使用超类信息来指导路由过程。作者团队通过大量的实验表明,与对应的密集ViT相比,本文提出的Mobile V-MoE可以在性能和效率之间实现更好的权衡,例如,对于 ViT-Tiny...
[CVPR-2024] Official implementations of CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation - CLIP-KD/script/ViT_B_16_KD/mobilevit_s_kd.sh at main · winycg/CLIP-KD
MobileViT是苹果公司2022年在国际深度学习顶会ICLR22上提出的轻量级通用ViT模型。同样部署在基于Arm的瑞芯微RK3288芯片上，相较基线模型MobileViT，ParC-Net节省了11%的参数和13%的计算成本，同时准确率提高了0.2%，推理速度提高了23%。▲与基准模型的推理速度对比 与基于ViT结构的模型相比，ParC-Net的参数量只有Meta...