以timm包为代码基础,Swin Transformer模型以swin_base_patch4_window7_224作为模型基础;该文章解析可以参https://zhuanlan.zhihu.com/p/360513527 2 模型设计思想 2.1 对于transformer从nlp到cv中的应用,主要调整是视觉图像的scale以及高分辨率问题;针对VIT模型,token数量多,计算self-attention,对应的计算量非常大,所以该...
Res unit:借鉴Resnet网络中的残差结构,让网络可以构建的更深。 ResX:由一个CBL和X个残差组件构成,是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用,因此经过5次Res模块后,得到的特征图是608->304->152->76->38->19大小。 Backbone 卷积层的数量: 每个ResX中包含1+2*X个卷积层,因此整个主干网...
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-50-299指的是将输入图片裁剪到299×299进行预测的Res2Net-50,因为一般都是裁剪或者resize到224×224。 Res2NeXt-50为融合了ResNeXt的Res2Net-50。 Res2Net-DLA-60指的是融合了DLA-60的Res2Net-50。 Res2NeXt-DLA-60为融合了ResNeXt和DLA-60的Res2Net-50。 SE-Res2Net-50 为融合了SENet的Res2...
2.1 Attention and Vision Transformers Transformer首次被引入到自然语言处理(NLP)领域。它仅采用注意力机制来建立不同语言Token之间的联系。由于出色的性能,Transformer已经迅速主导了NLP领域,并成为事实上的标准。 受自然语言处理成功应用的启发,注意力机制也受到了计算机视觉界越来越多的兴趣。早期的勘探大致可分为两类...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
In recent years, Transformer has received increasing attention in computer vision due to its global attention. In this paper, we design the Swin Transformer and ResNet-based Generative Adversarial Network (STRN) for low-light image enhancement by combining the advantages of ResNet and the Swin ...
全面超越Swin Transformer | Facebook用ResNet思想升级MViTmp.weixin.qq.com/s/h8IAs2zjfQx_zmVDZsJtyA 论文链接:arxiv.org/abs/2112.0152 在本文中研究了多尺度Vision Transformer(MViT)作为图像和视频分类以及目标检测的统一架构。作者提出了一个MViT的改进版本,它结合了分解的相对位置嵌入和池化残差连接。 作...
简介: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...