本文提出了ParC-Net,这是一种纯粹基于卷积神经网络的骨干模型,通过将视觉transformer的优点融合到卷积神经网络中,进一步增强了这些优点。具体来说,我们提出了位置感知循环卷积(ParC),这是一种轻量级的卷积算子,它具有全局接受场,同时产生与局部卷积一样的位置敏感特征。我们将parc和squeeze-exictation点结合在一起,形成...
实验结果表明,在一般的视觉任务和数据集中,该ParC-Net比目前流行的轻量级ConvNets和基于Transformer的模型具有更好的性能,且参数更少,推理速度更快。 在ImageNet-1K上,ParC-Net的分类准确率达到78.6%,约500万个参数,节省11%的参数和13%的计算成本,但比MobileViT(基于ARM的RockChip RK3288)的分类准确率高0.2%,推理...
我们提出了PARC-Net,这是一个纯基于ConvNet的主干模型,通过将视觉Transformer的优点融合到ConvNet中来进一步增强这些优点。 具体来说,我们提出了位置感知循环卷积(ParC),这是一种轻量级的卷积运算,它拥有全局感受野,同时产生像局部卷积一样的位置敏感特征。 我们将ParCs和压缩激励操作结合起来,形成一个类似于MetaFormer...
实验结果表明,在常见的视觉任务和数据集中,所提出的ParC-Net比流行的轻量级ConvNets和基于vision transformers的模型具有更好的性能,同时具有更少的参数和更快的推理速度。对于ImageNet-1k上的分类,ParC-Net在大约500万个参数的情况下实现了78.6%的top-1准确率,节省了11%的参数和13%的计算成本,但准确率提高了0.2%,...
实验结果表明,MogaNet在主流场景和所有模型规模中建立了比其他流行方法更先进的新SOTA。通常,轻量级的MogaNet-T通过在ImageNet-1K上进行精确的训练设置,以1.44G的FLOPs实现80.0%的top-1精度,超过ParC-Net-S 1.4%的精度,但节省了59%(2.04G)的FLOPs。 1、简介 自深度神经网络(DNN)兴起以来,卷积神经网络(ConvNets...
简介:纯卷积Backbone巅峰 | MogaNet登峰造极,超越ConvNeXt、ParC-Net和SWin(二) 4、本文方法 4.1、概览MogaNet 图A1提供了4阶段MogaNet架构的说明。对于阶段i,输入图像或特征首先被馈送到嵌入Stem中以调节特征分辨率并嵌入到维度中。假设输入图像为H×W分辨率,4个阶段的特征分别为H/4×W/4、H/8×W/8、H/16...
实验结果表明,MogaNet在主流场景和所有模型规模中建立了比其他流行方法更先进的新SOTA。通常,轻量级的MogaNet-T通过在ImageNet-1K上进行精确的训练设置,以1.44G的FLOPs实现80.0%的top-1精度,超过ParC-Net-S 1.4%的精度,但节省了59%(2.04G)的FL...
ParC-Net: Position Aware Circular Convolution with Merits from ConvNets and Transformer 中文版 ParC-NetECCV 2022 This reposity was named EdgeFormer, which is changed to ParC-Net, as "Former" indicates that the model is some variant of transformer. ...
网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能,为用户打造全新的音乐生活。
实验结果表明,MogaNet在主流场景和所有模型规模中建立了比其他流行方法更先进的新SOTA。通常,轻量级的MogaNet-T通过在ImageNet-1K上进行精确的训练设置,以1.44G的FLOPs实现80.0%的top-1精度,超过ParC-Net-S 1.4%的精度,但节省了59%(2.04G)的FLOPs。 简介...