语义分割存在的两大挑战:深层卷积神经网络(DCNNs)应用于语义分割的任务,我们考虑了面临的两个挑战: 第一个挑战:连续池化操作或卷积中的stride导致的特征分辨率降低。这使得DCNN能够学习更抽象的特征表示。然而…
pip install thop from torchvision.models import resnet50 from thop import profile model = resnet50() input = torch.randn(1, 3, 224, 224) macs, params = profile(model, inputs=(input, )) 1. 2. 3. 4. 5. 模型各层输出特征图大小,参数量统计(torchsummary): GitHub - sksq96/pytorch-sum...
而本文采用简单有效的3×3 DCNv3作为InternImage的核心算子,避免了这一问题。同时,通过可视化ResNet-101和InternImage-S的有效感受野(ERF)发现,ResNet-101未经训练时ERF局限于局部区域,训练后ERF仍集中在激活点附近且梯度幅度较低、分布更稀疏;InternImage-S未经训练时ERF集中在激活点,训练后在第3和第4阶段能有效...
通过将常规卷积层替换为可变形卷积,堆叠更多的卷积层使整个网络对几何变化的建模能力进一步增强。本文将ResNet-50中的conv3,conv4,conv5的所有3x3卷积层替换为可变形卷积,因此网络中有12层可变形卷积层。针对如VOC小规模的数据集当对叠超过3层时,性能就会发生饱和。实验发现,替换resnet中的conv3-conv5的卷积层可以...
相比基于像素损失的超分辨率方法(SRCNN、EDSR、SRResNet、RDN等),基于GAN的方法(SRGAN、ESRGAN等)能够恢复出更多的风格信息,带来更多的高频细节。 深度学习需要大量训练数据,基于深度学习的 SISR 使用的低分辨率数据通常来自高分辨率图像的退化,这种退化得到训练数据的方法与现实需求有一定的差异,因此有许多针对真实图像超...
方式3.讲解目标检测模型的评估方案,包括正确率,精确率,召回率,mAP等4.无人机影像的植物识别和统计5.讲解two-stage(二阶)检测模型框架,RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN等框6.架的演变和差异7.讲解 one-stage(一阶)检测模型框架,SDD ,Yolo等系列模型8.现有检测模型「CNN系列」发展小结,包括OHEM、FCN、DCN等...
相比基于像素损失的超分辨率方法(SRCNN、EDSR、SRResNet、RDN等),基于GAN的方法(SRGAN、ESRGAN等)能够恢复出更多的风格信息,带来更多的高频细节。 深度学习需要大量训练数据,基于深度学习的 SISR 使用的低分辨率数据通常来自高分辨率图像的退化,这种退化得到训练数据的方法与现实需求有一定的差异,因此有许多针对真实图像超...
在目标检测等任务中,常见的 training practice 会将 backbone 中的所有 BN 层保留为 eval 状态,即 freeze BN 层中的 running_mean 和 running_var,并且将浅层的模块 freeze。此时我们需要重载 detector 类的 train 函数,比如 MMDetection 中 ResNet 的 train 函数实现: ...
miemiedetection是咩酱基于YOLOX进行二次开发的个人检测库(使用的深度学习框架为pytorch),实现了可变形卷积DCNv2、Matrix NMS等高难度算子,支持单机单卡、单机多卡、多机多卡训练模式(多卡训练模式建议使用Linux系统),支持Windows、Linux系统,以咩...
DCNv2 (CVPR'2019) Weight Standardization (ArXiv'2019) Prime Sample Attention (CVPR'2020) Strong Baselines (CVPR'2021) Resnet strikes back (ArXiv'2021) 我们在基于MMDetection 的项目中列举了一些其他的支持的算法。 常见问题 请参考 FAQ 了解其他用户的常见问题。 贡献指南 我们感谢所有的贡献者为改进和...