基于上述改进,所提PVTv2在分类、检测以及分割方面取得了显著优于PVTv1的性能,比如,PVTv2-B5在ImageNet上取得了83.8%的top1精度,优于Swin-B于Twins-SVT-L同时具有更少参数量与计算量;GFL+PVT-B2的组合在COCO-val2017数据集取得了50.2AP指标,显著优于Swin-T(高2.6AP)与ResNet50(高5.7AP)。更进一步,基于Image...
相比PVT,PVTv2具有相似的FLOPs与参数量,但性能取得了显著提升。比如,相比PVTv1-tiny,PVTv2-B1指标高3.6%;相比PVT-large,PVTv2-B4指标高1.9%; 性比其他方案,PVTv2同样具有显著优势(精度、模型大小)。比如,相比Swin与Twins,所提PVTv2-B5取得了83.8%top1精度,指标更高、参数量与FLOPs更低。 COCO 上表给出了CO...
PVTv2作为YOLO主干网络的可行性分析 性能优势:PVTv2作为PVTv1的改进版本,具有更强的特征表达能力和更高的性能。将其作为YOLO的主干网络,可以使得YOLO能够更有效地提取图像中的特征信息,从而提高目标检测的精度和效率。特别是在处理多尺度目标时,PVTv2的金字塔结构和线性复杂度注意层能够提供更丰富的特征信息,进一步提高...
线性复杂度的Attention机制:通过采用更高效的Attention机制,如Spatial Reduction Attention(SRA),PVT V2降低了计算复杂度,使其能够处理更高分辨率的图像。 更深的网络结构:PVT V2采用了更深的网络结构,以进一步提升模型的表示能力。 更轻量的模型设计:在保证性能的同时,PVT V2通过优化模型参数,实现了更轻量的模型设计...
模型各种缩放结构官方性能如下所示 In [ ] def pvt_v2_b0(**kwargs): model = PyramidVisionTransformerV2( patch_size=4, embed_dims=[32, 64, 160, 256], num_heads=[1, 2, 5, 8], mlp_ratios=[8, 8, 4, 4], qkv_bias=True, norm_layer=partial(nn.LayerNorm, epsilon=1e-6), depths...
Transformer架构在计算机视觉领域取得显著进展，PVT v2通过三项创新改进原始PVT设计，显著提升性能。新增的线性复杂度注意层、重叠块嵌入和卷积前馈网络，使得PVT v2的计算复杂度降到线性级别，同时在分类、检测和分割等基本视觉任务上表现出色。PVT v2的提出，为金字塔视觉Transformer领域带来了更强大的基础模型，...
本文提出PVTv2,PVTv2在分类、检测和分割方面显著改进了PVTv1,表现SOTA!性能优于Twins、DeiT和Swin等网络,代码刚刚开源! 作者单位:南京大学, 香港大学, 南京理工大学, IIAI, 商汤科技 1简介 计算机视觉中的Transformer最近取得了令人鼓舞的进展。在这项工作中,作者通过添加3个改进设计来改进原始金字塔视觉Transformer(...
视觉Transformer (PVTv2) PVTv1是首个基于金字塔结构的视觉 Transformer 架构,提出了包含4个层级的Transformer,使用纯粹的 Transformer 主干网络在多种视觉任务上都取得了优异的性能指标。但作为第一代视觉 Transformer 架构,处于探索先驱阶段的 PVTv1 与ViT 一样存在着一些局限性。
Transformer 在计算机视觉领域取得了显著进展。本研究通过引入三种设计对原始的 Pyramid Vision Transformer (PVT v1) 进行改进，提出了新的基线。这三种设计包括：线性复杂性注意层、重叠补丁嵌入以及卷积前馈网络。这些改进使得 PVT v2 的计算复杂度降至线性，并在分类、检测和分割等基本视觉任务上实现了...
PVT,PVTv2 复现可能是坑的地方:https://hub.fastgit.org/whai362/PVT/issues/21 作者论文里说,mini-batch=128,用了8个GPU 这里mini-batch 不等于 batchsize,也就是说,batch-size = 8x128 因此,设置你的学习率的时候,要相应的线性缩放 PVT 摘要:虽然卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中取得了巨大的成功,但...