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...
在这个工作中,作者对于 ConvNet 和 Vision Transformer 架构在 ImageNet 精度之外的模型行为进行了深入分析,每个架构都涵盖了有监督训练范式和 CLIP 训练范式。尽管作者选择的模型具有相似的 ImageNet 精度和计算要求,但本文发现它们在许多其他的方面有所不同: 错误类型 (types of mistakes) 输出校准 (output calibrati...
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 ...
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...
虽然大核卷积注意力均是其核心,但Conv2Former延续了自注意力的设计范式,大核卷积注意力是其核心;而VAN则是采用传统Bottleneck设计范式,大核卷积注意力的作用类似于SE。 从大核卷积内在机理来看,Conv2Former仅考虑了的空域建模,而VAN则同时考虑了空域与通道两个维度; 在规范化层方面,Conv2Former采用了Transformer一贯...
该框架由IMU融合模块与ConvTransformer子网络组成。其中，IMU融合模块受到了互补滤波技术的启发，可以自适应地适配重力计和陀螺仪的数据特性，有效融合不同IMU传感器。此外，ConvTransformer子网络可以通过卷积层和自注意力层更好地捕捉局部和全局时序特征，有效构建上下文关联。该方法使用了5个基于智能手机和3个基于可穿戴...
近年来，最初为自然语言处理而开发的 transformer 架构因其适用于不同规模的模型和数据集，在其他深度学习领域中也开始被广泛使用。ConvNeXt 架构的出现使传统的 ConvNet 更加现代化，证明了纯卷积模型也可以适应模型和数据集的规模变化。然而，要想对神经网络架构的设计空间进行探索，最常见方法仍然是在 ImageNet 上...
总体而言，每种模型都有自己独特的优势，这取决于目标用例。标准的性能指标可能会忽略关键任务特定的细微差别。研究人员发现，ConvNet与Transformer相比，在许多基准测试中，有监督的ConvNeXt表现出更好的性能。在合成数据上，ConvNeXt优于ViT。ViT在形状偏向方面有较高表现。在Supervised与CLIP模型的对比中，...
(1)提出了一种高效的ConvTransformer用于建模未修剪视频中的复杂时序关系; (2)引入一个新分支来学习与实例中心相关的位置,这有助于在密集标注的视频中进行动作检测; (3)在3个具有挑战性的密集标注动作数据集上改进了最先进的技术。 3.方法 本文提出了一种新的transformer:MS-TCT,它继承了transformer编码器结构,同...