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
结果表明,InternImage在平移不变性方面表现最佳,其次是基于卷积的ConvNeXt,然后是基于全局注意力的PVTv2,基于局部注意力的Swin Transformer表现最差。 旋转不变性:为评估分类任务中的旋转不变性,将图像从0°到45°以5°为步长进行旋转,通过不同旋转角度下预测的一致性来评估旋转不变性。结果显示,在小角度阶段所有模型...
Paper: ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders Reference impl: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 (NOTE: weights currently CC-BY-NC) Introduction PyTorch Image Models (timm) is a collection of image models, layers, utilities, optimizers, schedulers...
self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) self.bn1 = norm_layer(width) self.conv2 = nn.Conv2d(width, width, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=dilation, dilation=dilation) self.bn2 = norm_layer(width) self.conv3 = nn.Conv2d(w...
ConvNext 系列 RepLKNet 系列 EfficientNet CNN 和 Transformer 混合:BoTNet、CoTNet、Acmix 自注意力机制 Transformer:Transformer、Swin 支持更多 Neck neck 包含 FPN、PANet、BiFPN 等主流结构,同时可以添加和替换任何模块 支持更多检测头 Head YOLOv5 Head 检测头 YOLOX 的解耦合检测头 Decoupled Head 自适应空间特征...
LSKA注意力 | 重新思考和设计大卷积核注意力,性能优于ConvNeXt、SWin、RepLKNet以及VAN CVPR 2023 | TinyMIM:微软亚洲研究院用知识蒸馏改进小型ViT ICCV2023|涨点神器!目标检测蒸馏学习新方法,浙大、海康威视等提出 ICCV 2023 Oral | 突破性图像融合与分割研究:全时多模态基准与多交互特征学习 ...
在PyTorch 1.4 的时候,PyTorch 添加了 nn.quantized.Conv3d,与此同时,torchvision 0.5 开始提供量化版本的 ResNet、ResNext、MobileNetV2、GoogleNet、InceptionV3 和 ShuffleNetV2。 到PyTorch 1.5 的时候,QNNPACK 添加了对 dynamic quantization 的支持,也就为量化版的 LSTM 在手机平台上使用提供了支撑——也就是添加...
ConvNeXt (CVPR'2022) ConvNeXtv2 (ArXiv'2023) PAFPN (CVPR'2018) NAS-FPN (CVPR'2019) CARAFE (ICCV'2019) FPG (ArXiv'2020) GRoIE (ICPR'2020) DyHead (CVPR'2021) GHM (AAAI'2019) Generalized Focal Loss (NeurIPS'2020) Seasaw Loss (CVPR'2021) OHEM (CVPR'2016) Group Normalization (ECCV...
其中 是当前卷积层的输出, 是上一个卷积层的输出,作为当前卷积层的输入, 是 节点相邻节点的信息, 是其连接边的信息(建议背下来这个公式,你会发现无论空域图卷积的论文怎么折腾,还是没跑出这个框架,只不过是 两个函数换了)。 对于以上计算过程,PyG利用MessagePassing进行实现。接下来以两篇经典图神经网络论文为例...
PyTorch中的默认浮点类型是float32。AMP将通过使用float16来进行一组操作(例如,matmul,linear,conv2d)来节省内存和时间。AMP会自动cast到float32的一些操作(例如,mse_loss,softmax等)。有些操作(例如add)可以操作最宽的输入类型。例如,如果一个变量是float32,另一个...