论文最后所呈现出来的,是把标准ResNet一步步改造得更像Transformer的路线图。 也就是上面提到的那张广受好评的图。 条形图中,有颜色的部分代表Swint-T与ResNet-50在各种条件下的模型精度比较。 灰色部分是更大规模的Swin-B与ResNet-200之间的比较,带阴影的地方说明这个方法最后未被采用。 为了公平对比,模型的计算...
通过使用适当的融合策略组合融合的基础部分和融合的显着部分来重建融合图像。也可以利用预先训练的ResNet-50直接从源图像中提取深度特征。通过零相分量分析 (ZCA) 和 𝑙 1范数获得决策图。基于PCANet的融合方法也遵循此框架来生成融合图像,其中使用PCANet代替VGG-19或ResNet-50来提取特征。 除了纯特征提取之外,两...
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Panoptic SegFormer 在以 ResNet-50 作为主干和单尺度输入的的情况下，在 COCO val 上获得了 50.0% PQ，并且超过了之前的方法 PanopticFCN 和 DETR ，分别提高了 6.4% PQ 和 6.6% PQ。表 1：在 COCO val set 上的实验。Panotic SegFormer 在以 ResNet-50 为主干的 COCO val 上实现了 50.0% 的 P...
对于RGB图像,在[36]中,作者使用ResNet-50作为编码器,并使用一种新颖的上采样块作为解码器,从单个RGB图像中估计深度。在[32]中,作者使用ViT而不是卷积网络作为深度估计任务的主干。实验发现, Transformer 能够比传统的卷积网络提供更精细和更全局一致的预测。对于事件数据,在[33]中,作者提出了一种名为E2Depth的...
首先是block数量的比例分配,原版ResNet-50的4个阶段中是按(3, 4, 6, 3)分配。 Swin Transformer借鉴了多阶段的,每个阶段输出不同分辨率的y思想,但比例改成了1:1:3:1。 ConvNeXt跟随这个比例按(3,3,9,3)分配,结果是模型精度提高了0.6%,到达79.4%。
相反,这种基线设计是为量化整数CNN推理而设计和优化的加速器典型示例。它在端到端CNN工作负载(如ResNet50[82]、SqueezeNet[93]或MobileNetV2[188])上实现实时或接近实时的性能,但由于需要在CPU上执行GELU、LayerNorm和Softmax等操作,在Transformer工作负载(例如BERT)上的性能受到严重限制。
上游任务线性分类的比较。在固定 ResNet-50 为骨干网络情况下，针对不同的自监督学习算法进行训练，展示在不同训练阶段的线性分类效果。如下图所示，本文提出的 CARE(CNN attention revitalization)方法取得的优异的表现。此外，本文也与 BYOL 方法在 ResNet 不同骨干网络、不同训练阶段的性能进行对比，如下图所示。
BEVFormer通过生成BEV特征并根据这些特征查询3D目标而优于DETR3D。PETR和CrossDTR使用CNN网络将2D特征转换为3D特征,加快了查询过程,并产生了比DETR3D更好的性能。与ResNet50相比,ResNet101的精度更高,这可归因于其可变形的卷积机制和增加的卷积深度,尽管代价是运行速度较慢。
首先是block数量的比例分配,原版ResNet-50的4个阶段中是按(3, 4, 6, 3)分配。 Swin Transformer借鉴了多阶段的,每个阶段输出不同分辨率的y思想,但比例改成了1:1:3:1。 ConvNeXt跟随这个比例按(3,3,9,3)分配,结果是模型精度提高了0.6%,到达79.4%。