进一步decoder得到最终分割结果,论文介绍了两种decoder结构: (b),reshape为图片维度后不断通过卷积进行上采样;(c)不同层的feature进行提取,然后合并提取(multi-level feature aggragation)最终的输入。 通用骨干网络 Swim-transformer一定程度可以认为是 transformer 类型的集大成者,其网络结构见下图。基于 Swim-transformer...
此外，MixNetC和PVT-Medium之间的差距得到了弥补，MixNetC实现了类似 ResNet的效率和类似Transformer的性能。
现有ViTs模型存在的问题:复杂注意力机制和模型设计让其无法在工业场景下如卷积网络那样高效部署。一些CNN-Transformer混合网络试图在保留CNN速度快(低延迟性)特点的同时,是网络具有Transformer相似的强悍性能(高精确性),但总体来说还未发展到令人满意的地步。具体表现在图1(b)、(c)类混合方式都是在最后一两个阶段才接...
BigNAS使用一系列简单而实用的训练方法来提高训练超网络的效率。一旦超网络训练完成,典型的搜索算法,如遗传搜索,可以应用于寻找各种部署场景下的Pareto最优网络。 在这项工作中提出了一种统一的深度剪枝方法,适用于高效的卷积神经网络(CNN)和视觉 Transformer (VT)模型,采用渐进训练策略、新的模块剪枝方法和重参化技术。
进一步decoder得到最终分割结果,论文介绍了两种decoder结构: (b),reshape为图片维度后不断通过卷积进行上采样;(c)不同层的feature进行提取,然后合并提取(multi-level feature aggragation)最终的输入。 通用骨干网络 Swim-transformer一定程度可以认为是transformer类型的集大成者,其网络结构见下图。基于Swim-transformer的网...
标准Transformer接收token嵌入序列作为输入,因此视觉Transformer通常将图像\mathbf{I} \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}转换为一系列的patchI^{p} \in\mathbb{R}^{n \times\left(P^{2} \cdot C\right)}。H和W是原始图像的高度和宽度,(P,P)是每个图像块的分辨率,n=\frac{H W}{P^{2}}是Tr...
这里要注意的是,在 CNN 中的 LN,往往是对 CHW 维度做归一化的,而在 Transformer 中的 LN,往往是对 C 维度做归一化的。 2. offline methods,对应的,这类方法的特点是无需在线计算过程,其统计维度一般是 batch 维度,例如 BN【5】,MABN【6】(致敬下孙剑老师,在各个方向都留下了很好的工作)和我们的方法 ...
因为像CNN中的一些维度信息,比如W/H是做2倍下载样,C维度做4倍的扩充等,这些是非常有规则的。所以在常见的嵌入式智能芯片平台上,我们会有一些基本的对齐操作,而征程5上做的是4d-Tensor的对齐。简单来说,我们支持三维的方式就是把一个非四维Tensor转成四维Tensor,我们也可以把一些不是特别重要的维度或者用来判定...
近期一些工作努力将 CNN 和 Transformer 结合起来进行高效部署。如下图 4(b)(c) 所示,它们几乎都在浅层阶段采用卷积块,在最后一两个阶段仅堆叠 Transformer 块,这种结合方式在分类任务上是有效的。但该研究发现这些混合策略很容易在下游任务(例如分割和检测)上达到性能饱和。原因...
5分钟就能完成原版Swin Transformer端侧部署 AX650N是AI芯片公司爱芯元智发布的第三代端侧芯片。 其构成包括CPU和NPU等,其中CPU采用的是八核A55处理器,NPU则采用了自研混合精度技术,可以做到43.2TOPs(INT4)或10.8TOPs(INT8)的高算力。 AX650N主要用于端侧视觉感知。