2.2 基于window计算的,虽然减少了计算量,但是这样就造成了每个window的视野局限,只能看到当前window内部的token,看不到全局信息,而且每个window之间信息也不能进行交流;针对这两个问题,作者提出了2个解决方案: a. 第一个就是类似resnet的层级结构 Hierarchical,每个stage后对 组的特征进行merge,同时进行升维(特征空间尺...
1.在Inception-resnet层末尾都会有Conv1用来提升维度,这是很必要的,因为我们为了减少Inception的计算量会使用1x1卷积核降维。 2.batch-normalization只在传统的卷积层顶部使用,而不在Inception-ResNet层顶部使用,虽然在所有的层顶部使用效果肯定会更好,但是这样就不能把一个模型放在单GPU(NVidia Kepler)上训练了,会造...
Res2Net和ResNeXt一样,是ResNet的变体形式,只不过Res2Net不止提高了分类任务的准确率,还提高了检测任务的精度。Res2Net的新模块可以和现有其他优秀模块轻松整合,在不增加计算负载量的情况下,在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了ResNet。因为模型的残差块里又有残差连接,所以取名为Res2Net。 3.1 Res2...
Res2Net和ResNeXt一样,是ResNet的变体形式,只不过Res2Net不止提高了分类任务的准确率,还提高了检测任务的精度。Res2Net的新模块可以和现有其他优秀模块轻松整合,在不增加计算负载量的情况下,在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了ResNet。因为模型的残差块里又有残差连接,所以取名为Res2Net。 3.1 Res2...
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1..3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢?
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1..3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢?
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1..3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢?
首先创建卷积批归一化块，在resnet50中使用的是batchnorm，而在SwinT模块中已经自带了layernorm，因此这块代码不需要做改动。# ResNet模型代码# ResNet中使用了BatchNorm层，在卷积层的后面加上BatchNorm以提升数值稳定性# 定义卷积批归一化块class ConvBNLayer(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num...
MViT在3个领域具有最先进的性能:ImageNet分类准确率为88.8%,COCO目标检测准确率为56.1AP%,Kinetics-400视频分类准确率为86.1%。 1. 简介 为不同的视觉识别任务设计架构一直以来都很困难,而采用最广泛的架构是那些结合了简单和高效的架构,例如VGGNet和ResNet。最近,Vision Transformers(ViT)已经展现出了有前途的性能...
全面超越Swin Transformer | Facebook用ResNet思想升级MViT(一) 1简介 为不同的视觉识别任务设计架构一直以来都很困难,而采用最广泛的架构是那些结合了简单和高效的架构,例如VGGNet和ResNet。最近,Vision Transformers(ViT)已经展现出了有前途的性能,并可以与卷积神经网络竞争,最近也有很多研究提出了很多的改进工作,将...