ConvNext (Convolutional Network Net Generation), 即下一代卷积神经网络, 是近些年来 CV 领域的一个重要发展. ConvNext 由 Facebook AI Research 提出, 仅仅通过卷积结构就达到了与Transformer结构相媲美的 ImageNet Top-1 准确率, 这在近年来以 Transformer 为主导的视觉问题解决趋势
现在我们可以定义 ConvNextEncoder 来拼接各个阶段,并将图像作为输入生成最终嵌入。 class ConvNextEncoder(nn.Module): def __init__( self, in_channels: int, stem_features: int, depths: List[int], widths: List[int], ): super().__init__() self.stem = ConvNextStem(in_channels, stem_feature...
Vision transforms使用非常激进的补丁(16x16),而ConvNext的作者使用使用conv层实现的4x4补丁,这使得性能从79.4%提升到79.5%。 classConvNextStem(nn.Sequential): def__init__(self, in_features: int, out_features: int): super().__init__( nn.Conv2d(in_features, out_features, kernel_size=4, stride...
起始于ResNet：首先，采用ResNet作为基础架构，并理解其各个阶段和组件。宏观设计调整：阶段比例调整：根据ConvNext的设计，调整不同阶段的计算比率，以优化模型性能。Stem修改：将ResNet中的stem改为“Patchify”，使用卷积层实现补丁操作，以提升性能。微观设计改进：ResNeXtify：在BottleNeck中引入分组卷积，...
使用PyTorch复现ConvNext:从Resnet到ConvNext的完整步骤详解 ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构,不仅超越了基于 Transformer 的模型(如 Swin),而且可以随着数据量的增加而扩展!今天我们使用Pytorch来对其进行复现。下图显示了针对不同数据集/模型大小的 ConvNext 准确度。
从ResNet开始，定义Stage，将输入下采样。使用stem对输入图像进行大量下采样。定义ConvNextEncoder，拼接各阶段，生成最终嵌入。测试结果为图像分类任务的性能提升。开始实现ConvNext，调整阶段计算比率，将stem改为“Patchify”，使用conv层实现补丁，性能提升。ResNeXtify在BottleNeck中采用分组卷积，深度卷积替代...
ConvNeXt-T 结构图 根据源码手绘的ConvNeXt-T网络结构图,仔细观察ConvNeXt Block会发现其中还有一个Layer Scale操作(论文中并没有提到),其实它就是将输入的特征层乘上一个可训练的参数,该参数就是一个向量,元素个数与特征层channel相同,即对每个channel的数据进行缩放。Layer Scale操作出自于Going deeper with image...
ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构,不仅超越了基于 Transformer 的模型(如 Swin),而且可以随着数据量的增加而扩展!今天我们使用Pytorch来对其进行复现。下图显示了针对不同数据集/模型大小的 ConvNext 准确度。 作者首先采用众所周知的 ResNet 架构,并根据过去十年中的新最佳实践和发现对其进行迭代改进。作者专...
ConvNext块 为了满足提高模型复杂度的需要,卷积块起着至关重要的作用。这里不能仅仅依赖于u-net论文中的基本块,我们将结合ConvNext。 输入由代表图像的“x”和大小为“time_embedding_dim”的嵌入的时间戳可视化“t”组成。由于块的复杂性以及与输入和最后一层的残差连接,在...
论文ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders 下载好数据集,代码中默认使用的是花分类数据集,下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz, 如果下载不了的话可以通过kaggle链接下载:https://www.kaggle.com/datasets/l3llff...