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(...
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...
Transformer最近在计算机视觉方面取得了令人鼓舞的进展,PVT v2通过添加三种设计来改进原始PVT:(1)线性复杂度注意层;(2)重叠块嵌入;(3)卷积前馈网络。通过这些修改使得PVT v2相较于PVT v1的计算复杂度降到线性。在分类,检测和分割等基本视觉任务上实现了显著改进,值得关注的是,提出的PVT v2与swin Transformer等研究...
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...
PVT v2是对原始的Pyramid Vision Transformer 进行改进的新基线，主要通过引入三种设计来提升性能：线性复杂性注意层：目的：减少注意力操作引起的高计算成本。实现：通过线性空间缩减注意力层来实现。重叠补丁嵌入：目的：对局部连续性信息进行建模，提升模型在图像中的局部特征捕捉能力。实现：利用重叠块嵌入...
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=[2, 2, 2, 2], sr_ratios=[8, 4...
PVT v2通过三项关键创新改进了原始PVT设计，包括新增的线性复杂度注意层、重叠块嵌入和卷积前馈网络，显著提升了性能。以下是关于PVT v2的详细解答：线性复杂度注意层：目的：为了减少计算复杂度，PVT v2引入了线性空间减少注意力机制。效果：这一改进使得PVT v2在处理大规模图像数据时，计算复杂度降到了...
作者通过改变超参数将PVTv2从B0扩展到B5。具体如下: :第阶段overlapping patch embedding的stride; :第阶段输出的通道数; :第阶段中编码器层数; :第阶段SRA的reduction ratio; :第阶段线性SRA的adaptive average pooling size; :第阶段有效Self-Attention的head number; ...
PVTv2环境搭建 PVT2环境搭建 Prerequisites(条件) Linux or macOS Python 3.6+ PyTorch1.3+ CUDA 9.2+ GCC 5+ MMCV 进入自己的环境,例如我的是ZYL condaactivateZYL#激活环境 查看电脑的相关配置 使用cmd命令查看电脑的内存信息以及相关配置 msinfo32#查看相关信息...
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，其在ImageNet上取得的83.8%的top-1准确性，与Swin Transformer等研究相比，表现相当或更优。论文《PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer》（arxiv.org）详细阐述了PVT v2的改进策略。论文通过添加线性复杂度注意力层...