YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2024 Single-Head Self-Attention 单头自注意力 Limiiiing 计算机视觉方向,SCI发表一、本文介绍 本文记录的是利用单头自注意力SHSA改进YOLOv11检测模型,详细说明了优化原因,注意事项等。传统的自注意力机制虽能提升性能,但计算量大,内存访问成本高,而SHSA从根本上避免了...
ConvNet vs Transformer - 在许多基准测试中，有监督的ConvNeXt比有监督的VIT具有更好的性能：它更好地校准，对数据转换不变，表现出更好的可转移性和健壮性。- 在合成数据上，ConvNeXt的表现优于ViT。- ViT有较高的形状偏向。Supervised vs CLIP - 尽管CLIP模型在可转移性方面更好，但监督的ConvNeXt在这项任...
近日，来自东南大学的研究者提出了一种新型的端到端架构，称为卷积 Transformer（ConvTransformer），用于视频帧序列学习和视频帧合成。ConvTransformer 的核心组件是文中所提出的注意力层，即学习视频序列序列依赖性的多头卷积自注意力。ConvTransformer 使用基于多头卷积自注意力层的编码器将输入序列映射到特征图序列，然后...
此外,作者还扩展了作者的削减方法到视觉 Transformer 模型。 实验结果表明,UPDP在各种修剪配置下始终优于现有的深度削减方法。作者使用UPDP在ConvNeXtV1上获得三个修剪的ConvNeXtV1模型,这些模型在可比的推理性能下超过了大多数最先进的有效模型。UPDP还在视觉 Transformer 模型上实现了最先进的修剪性能。 Introduction ...
来自FAIR 、UC 伯克利的研究者重新检查了设计空间并测试了纯 ConvNet 所能达到的极限,表明卷积神经网络的性能不亚于视觉 Transformer。 视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入,其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet),成为最先进的图像分类模型。另一方面, ViT 模型在包括目标检测、语义分割等一系...
简介:YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形自注意力 动态关注目标区域 一、本文介绍 本文记录的是利用DAT可变形注意力模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。DAT全称为Deformable Attention Transformer,其作用在于通过可变形自注意力机制,同时包含了数据依赖的注意力模式,...
简介:YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ICCV-2023 iRMB 倒置残差移动块 轻量化的注意力模块 一、本文介绍 本文记录的是利用iRMB模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。iRMB(Inverted Residual Mobile Block)的作用在于克服了常见模块无法同时吸收CNN 效率建模局部特征和利用Transformer 动态建模能力学习长距离交互的...
从原理和代码详解FAIR去年的惊艳之作:全新的纯卷积模型ConvNeXt 再比如HorNet[2]:通过建模高阶的相互作用,使得纯卷积模型可以做到像 Transformer 一样的二阶甚至更高的相互作用。 精度超越ConvNeXt的新CNN!HorNet:通过递归门控卷积实现高效高...
在规范化层方面,Conv2Former采用了Transformer一贯的LayerNorm,而VAN则采用了CNN一贯的BatchNorm; 值得一提的是:两者在大核卷积注意力方面均未使用Sigmoid激活函数。两者均发现:使用Sigmoid激活会导致0.2%左右的性能下降。 为更好对比Conv2Former与VAN的性能,特汇总上表(注:GFLOPs列仅汇总了)在Image输入时的计算量Net...
视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入,其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet),成为最先进的图像分类模型。 视觉识别的快速发展始于 Vision transformer (ViT) 的引入,其很快取代了传统卷积神经网络 (ConvNet),成为最先进的图像分类模型。另一方面, ViT 模型在包括目标检测、语义分割等一系列计算机...