DeepLabv3和PSPNet是基于扩展的ResNet-101,输出stride为8。从表5的第4列可以看出,HRT+OCR整体上具有竞争力。例如,HRT-B+OCR与SETR-PUP在节省70%的参数和50%的FLOPs数的同时实现了相当的性能。 4.3 图像分类 作者将HRT与表6中一些代表性的CNN方法和ViT Transformer方法进行了比较,其中所有方法仅在 ImageNet-1K ...
DeepLabv3 在级联设计中使用扩张卷积和空间金字塔池化来编码多尺度特征,这对于在多个尺度上编码目标很有用...
例如,MViT、PVT和Swin按照典型卷积架构(如ResNet-50)的空间配置将多尺度特征层次引入Transformer。与之不同的是HRT利用HRNet启发的多分辨率并行设计,融合了多尺度特征层次。 CvT、CeiT 和 LocalViT 通过在自注意力或FFN中插入深度卷积来增强 Transformer 的局部特征的鲁棒性。在HRT中插入卷积的目的是不同的,除了增强局...
李沐论文精读系列一: ResNet、Transformer、GAN、BERT李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等)李沐论文精…
pytorchtransformerimage-segmentationsemantic-segmentationvessel-segmentationpspnetmedical-image-segmentationdeeplabv3retinal-vessel-segmentationrealtime-segmentationswin-transformer UpdatedAug 13, 2024 Python wang-xinyu/tensorrtx Star6.9k Code Issues Pull requests ...
我们在 DeepLabv3 [3] 中使用 EdgeNeXt 作为骨干,并且在 Pascal VOC [10] 数据集上以 512×512 的输入分辨率微调模型。DeepLabv3 在级联设计中使用扩张卷积和空间金字塔池化来编码多尺度特征,这对于在多个尺度上编码目标很有用。我们的模型在验证数据集上获得了 80.2 mIOU,比 MobileViT 提高了 1.1 分,同时 MAdd...
在此背景下,大量基于深度学习的语义分割方法也被引入到农业图像分割领域,如利用fcn和crf网络模型,实现了棉花冠层图像的语义分割;提出了“改进的全卷积神经网络”解决玉米叶片病斑分割;使用u-net网络结构完成玉米叶片病害图像的语义分割问题;提出了一种改进的deeplab v3+深度学习网络用于葡萄叶片黑腐病病斑分割。 3、...
Swin Transformer是3月份传到 arxiv上的,4月份代码库就放出来了,紧接着5月12号又放出来了自监督版本的Swin Transformer--moby,其实就是把MoCo的前两个字母和 BYOL 的前两个字母合在了一起,从方法上和性能上其实和MoCo v3和DINO都差不多,只是换了个骨干网络,所以在上一篇对比学习串讲中也没有提这篇论文 ...
本课程对Swin Transformer的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现;并且使用Swin Transformer对17个类别花朵数据集进行图片分类的项目实战。具体内容包括: 原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、Transformer的Encoder、Transformer的Decoder、Swin Transformer的网络架构、Patch Merging、SW-MSA...
First, a Swin Transformer is used as the backbone network to extract image information at different levels. Then, the texture and edge features of the input image are extracted with a Gabor filter, and the multilevel features are merged by introducing a feature aggregation module (FAM) and an...