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Page 11 of 11 - StarNet v2 help requests - posted in Experienced Deep Sky Imaging: I can confirm the signature problem for StarNet2 for Pixinsight 1.9.0 has been resolved by re-installing the StarNet2_MacOS_2.1.2-0127_TF_x64_update.zip from the downloads
I use StarNet v2 2.1.1-0126 on a Windows 10 Pro laptop in the latest PixInsight 1.8.9-2 build 1597. And I've recently noticed that StarNet2 is causing the histogram on the far left side to be truncated (for a better term.) Here is the histogram of an image before I run SN2: H...
通道扩展因子始终设置为4,每个阶段的网络宽度加倍。demo块中的GELU激活函数被替换为ReLU6,遵循MobileNetv2的设计。仅通过改变块的数量和输入嵌入通道数量来构建不同大小的StarNet,具体细节如下表所示,四种StarNet版本。 四、实验分析 ImageNet-1k...
受MobileNeXt[66]的启发,我们在每个块的末尾加入了深度卷积。通道扩展因子始终设置为4,每个阶段的网络宽度加倍。demo块中的GELU激活函数被替换为ReLU6,遵循MobileNetv2[46]的设计。StarNet的框架如图3所示。我们仅通过改变块的数量和输入嵌入通道数量来构建不同大小的StarNet,具体细节如表5所示。
采用修改后的demo block进行特征提取。在每个block中,受MobileNeXt启发,在末尾包含深度可分离卷积;将demo block中的GELU激活函数替换为ReLU6,遵循MobileNetv2的设计; 网络宽度在每个阶段翻倍,通道扩展因子固定为4;同时,为了满足效率要求,用批归一化(Batch Normalization)替代层归一化(Layer Normalization),并放在深度可分离...
受MobileNeXt[66]的启发,我们在每个块的末尾加入了深度卷积。通道扩展因子始终设置为4,每个阶段的网络宽度加倍。demo块中的GELU激活函数被替换为ReLU6,遵循MobileNetv2[46]的设计。StarNet的框架如图3所示。我们仅通过改变块的数量和输入嵌入通道数量来构建不同大小的StarNet,具体细节如表5所示。
为了满足效率的要求,将Layer Normalization替换为Batch Normalization,并将其放置在深度卷积之后(可以在推理时融合)。受到MobileNeXt的启发,论文在每个块的末尾加入了一个深度卷积。通道扩展因子始终设置为 4,网络宽度在每个阶段加倍。遵循MobileNetv2设计,demo block中的GELU激活被替换为ReLU6。
在我们的StarNet设计中,我们采用了ReLU6激活函数,这是遵循MobileNetv2的做法。此外,我们还尝试了其他各种激活函数,并将这些探索的结果列在表17中。从经验上看,我们发现当StarNet-S4配备ReLU6激活函数时,性能最佳。 在这里插入图片描述 E、块设计的探索 我们对StarNet块的设计进行了详细的消融研究。为此,我们在StarNet...
采用修改后的demo block进行特征提取。在每个block中,受MobileNeXt启发,在末尾包含深度可分离卷积;将demo block中的GELU激活函数替换为ReLU6,遵循MobileNetv2的设计; 网络宽度在每个阶段翻倍,通道扩展因子固定为4;同时,为了满足效率要求,用批归一化(Batch Normalization)替代层归一化(Layer Normalization),并放在深度可分离...