作者在Mask RCNN中集成了MobileViG作为Backbone,并使用MS COCO 2017数据集进行了实验。作者使用PyTorch 1.12和Timm库实现了Backbone,并使用4个NVIDIA RTX A6000 GPU来训练作者的模型。 作者使用来自300个训练Epoch的预训练ImageNet-1k权重初始化模型,使用初始学习率为2e-4的AdamW优化器,并按照NextViT、EfficientFormer和...
将图像表示为图结构,通过简洁高效的适配,提出一种新型视觉网络架构 ViG,表现优于传统的卷积网络和 Transformer。在 ImageNet图像识别任务,ViG 在相似计算量情况下 Top-1 正确率达 82.1%,高于 ResNet 和 Swin Transformer。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2206.00272 PyTorch 代码:https://github.com/huawei-noa...
作者在Mask RCNN中集成了MobileViG作为Backbone,并使用MS COCO 2017数据集进行了实验。作者使用PyTorch 1.12和Timm库实现了Backbone,并使用4个NVIDIA RTX A6000 GPU来训练作者的模型。 作者使用来自300个训练Epoch的预训练ImageNet-1k权重初始化模型,使用初始学习率为2e-4的AdamW优化器,并按照NextViT、EfficientFormer和...
PyTorch 代码:https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones MindSpore 代码:https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ViG 引言 在计算机视觉领域,骨干网络一直是特征提取的重要部件。从 AlexNet 到 ResNet,卷积网络 CNN 在...
作者使用PyTorch 1.12和Timm库实现了Backbone,并使用4个NVIDIA RTX A6000 GPU来训练作者的模型。 作者使用来自300个训练Epoch的预训练ImageNet-1k权重初始化模型,使用初始学习率为2e-4的AdamW优化器,并按照NextViT、EfficientFormer和EfficientFormerV2的过程,以标准分辨率(1333 X 800)训练12个Epoch的模型。 如表4所示...
ViG表现也与同等规模的Swin Transformer相当。最后，研究团队希望这项工作能作为GNN在通用视觉任务上的基础架构，Pytorch版本和Mindspore版本代码都会分别开源。论文地址：http://arxiv.org/abs/2206.00272 开源地址：https://github.com/huawei-noah/CV-Backboneshttps://gitee.com/mindspore/models ...
论文代码:https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones(Pytorch) https://gitee.com/mindspore/models(MindSpore) image-20220707213840195 摘要 引出主题:网络体系结构在基于深度学习的计算机视觉系统中起着关键作用。 现存问题:广泛使用的卷积神经网络和transformer将图像视为网格或序列结构,无法灵活捕获不规则...
PyTorch 代码:https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones MindSpore 代码:https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ViG 引言 在计算机视觉领域,骨干网络一直是特征提取的重要部件。从 AlexNet 到 ResNet,卷积网络 CNN 在很长一段时间内一直是视觉任务的标配。近年来,基于注意力机制的 Transfo...
# torch conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia # requirement pip install -r requirement.txt # GLA pip install triton==2.2.0 cd flash-linear-attention python setup.py develop Train Your ViG For single node: cd classifica...
We recommend users install the latest Anaconda Python distribution Some dependencies of the Jupyter notebooks: TensorFlow = 2.2; Scikit-image = 0.19; Matplotlib = 3.5.1; Pandas = 1.4.2; Numpy = 1.22.4; Scipy = 1.7.3; ultralytics = 8.1.9; PyTorch = 1.9.0;About...