是pixel-wise prediction,就是每个像素点都有个probability, 而AlexNet是一张图一个prediction.AlexNet或者VGG通过一个小的trick(caffe...)Semanticsegmentation的目的是在一张图里分割聚类出不同物体的pixel. 目前的主流框架都是基于Fully Convolutional Neural Networks (FCN,
Conv2d(last_channel, out_channel, 1)) self.mlp_bns.append(nn.BatchNorm2d(out_channel)) last_channel = out_channel self.group_all = group_all def forward(self, xyz, points): """ Input: xyz: input points position data, [B, C, N] points: input points data, [B, D, N] Return:...
ConvNeXt是一个基于卷积神经网络的架构,它在模型中用于提取特征。在代码中,ConvNeXt被实例化为self.backbone,并且根据模型配置的不同(例如 'tiny', 'small', 'base', 'large'),其深度和维度会有所不同。 Q2: 模型预测noise还是预测去噪之后的结果? 模型是一个去噪模型,它预测的是去噪之后的结果。这可以从模型...
Convolutional feed-forward network(ConvFNN):应用ConvFFN来实现更灵活和复杂的信息更新。与传统的的FFN不同,ConvFFN能够实现体素间的信息交换。具体而言,首先将 {H}_r 转换成Sparse tensor,然后经过两次depth-wise convolutions(DwConv)得到最终输出。 \hat{H}_{r}=\operatorname{DwConv}\left(\sigma\left(\op...
这里默认Fold了Conv和BN(我们所说的MergeConvBNs) 有一个TOCO(Tf Lite Optimizing Converter)工具可以直接将训练好的FrozenGraph转化为真正的定点模型 PyTorch Quantization Tool QNNPack 支持PerTensor和PerChannel的量化,采用带zeropoint的rounding Quantize Aware Training attorch.nn.qat torch.nn.intrinsic.qat ...
总体思路跟spatial-wise attention类似,是在全局channel维度上进行的一个attention融合操作,例如,分别计算出channel之间的相似度,再用softmax计算出channel之间的影响因子,最后用影响因子对channel进行融合。最终可以得到类似的feature:\tilde{\mathbf{F}} \in \mathbb{R}^{C_{d} \times N_{d}} ...