PVTv2:arxiv.org/abs/2106.1379 代码:github.com/whai362/PVT PVTv1 架构 密集预测任务的目标是对特征图进行像素级分类或回归。目标检测和语义分割是两种典型的密集预测任务。我们的目标是在Transformer中引入金字塔结构,以便为密集的预测任务生成多尺度特征图。与CNN backbones类似,PVTv1 有四个阶段,用于生成不同...
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(PVTv1),其中包括:
在PVT V1中,位置编码是使用nn.Parameter生成一组可学习的位置编码,在PVT V2中,直接删除了位置编码(作者直接删除了位置编码,在MLP层中添加了深度卷积,用0进行权重初始化)。 PVTv2变体的具体参数配置如下表所示: 在YOLOv5项目中添加PVTv2模型作为Backbone使用的教程: (1)将YOLOv5项目的models/yolo.py修改parse_mode...
在PVT V1中,位置编码是使用nn.Parameter生成一组可学习的位置编码,在PVT V2中,直接删除了位置编码(作者直接删除了位置编码,在MLP层中添加了深度卷积,用0进行权重初始化)。 PVTv2变体的具体参数配置如下表所示: 在YOLOv5项目中添加PVTv2模型作为Backbone使用的教程: (1)将YOLOv5项目的models/yolo.py修改parse_mode...
python3 tools/train.py -c ./ppcls/configs/ImageNet/PVTv2/pvtv2.yaml -o Arch.pretrained=False -o Global.device=gpu -o Global.save_interval=5 -o Global.eval_interval=10 -o Global.output_dir=./output/ In [5] # step 3:val %cd ~/PaddleClas/ !python3 tools/eval.py -c ./pp...
简介:详细解读PVT-v2 | 教你如何提升金字塔Transformer的性能?(附论文下载)(二) 4PVTv2系列详细介绍 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; ...
The PVTv2 network model is a multi-layer structure with four different stages, each consisting of a patch embedding layer and a Transformer encoder. These stages implement four different scales of feature maps. As the network depth increases, the resolution of the feature maps gradually decreases,...