填补了现有大卷积核ConvNet的架构设计不足和在非视觉领域的应用研究空白,通过提出四个架构准则设计了UniRepLKNet,并在图像识别、时间序列预测和音频识别等任务上取得了领先的性能,验证了大卷积核的重要性和ConvNet的通用感知能力。
填补了现有大卷积核ConvNet的架构设计不足和在非视觉领域的应用研究空白,通过提出四个架构准则设计了UniRepLKNet,并在图像识别、时间序列预测和音频识别等任务上取得了领先的性能,验证了大卷积核的重要性和ConvNet的通用感知能力。
MobileNetV2网络模型中有共有17个Bottleneck层(每个Bottleneck包含两个pw卷积层和一个dw卷积层),一个标准卷积层(conv),两个pw conv组成,共计有54层可训练参数层。 MobileNetV2中使用线性瓶颈和Inverted Residuals结构优化了网络,使得网络层次更深了,但是模型体积更小,速度更快了。 在这里插入图片描述 t:上一节讲的...
研究者使用各种 ImageNet 变体对稳健性进行了评估，结果发现，虽然 ViT 和 ConvNeXt 模型的平均性能相当，但除 ImageNet-R 和 ImageNet-Sketch 外，有监督模型在稳健性方面普遍优于 CLIP。在可迁移性方面，通过使用 19 个数据集的 VTAB 基准进行评估，有监督的 ConvNeXt 优于 ViT，几乎与 CLIP 模型的性能相当。
近日，基于这一思路的论文《ParC-Net：继承ConvNet和Transformer优点的位置敏感的循环卷积》入选了计算机视觉顶会ECCV 2022，并引发国内外广泛关注。这篇论文提出了一种面向移动端、融入ViT优点的纯卷积结构模型ParC-Net，能以更小的参数量，在常见视觉任务中实现比主流轻量级ConvNet更好的性能。▲ParC-Net在三种视觉...
源代码:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 自从ViT提出之后,在过去的一年里(2021年),Transformer在深度学习领域大杀四方,很多纯卷积的网络也不断的革新。基于transformer的模型在计算机视觉各个领域全面超越CNN模型。然而,这很大程度上都归功于Local Vision Transformer模...
ConvMixer(加链接:patch 成为了 ALL You Need?挑战 ViT、MLP-Mixer 的简单模型来了) 自注意力和 MLP 理论上是更通用的建模机制,因为它们允许更大的感受野和内容感知行为。尽管如此,卷积的归纳偏差在计算机视觉任务中具有不可否认的成果。 受此启发,研究者提出了另一种基于卷积网络的变体,称为 ConvMixer。主要思想...
近日，基于这一思路的论文《ParC-Net：继承ConvNet和Transformer优点的位置敏感的循环卷积》入选了计算机视觉顶会ECCV 2022，并引发国内外广泛关注。这篇论文提出了一种面向移动端、融入ViT优点的纯卷积结构模型ParC-Net，能以更小的参数量，在常见视觉任务中实现比主流轻量级ConvNet更好的性能。▲ParC-Net在三种视觉...
1. 尽管 CLIP 模型在可转移性方面更胜一筹,但有监督的 ConvNeXt 在这项任务中表现出了竞争力。这展示了有监督模型的潜力。 2. 有监督模型在稳健性基准方面表现更好,这可能是因为这些模型都是 ImageNet 变体。 3. CLIP 模型的形状...
1. 尽管 CLIP 模型在可转移性方面更胜一筹,但有监督的 ConvNeXt 在这项任务中表现出了竞争力。这展示了有监督模型的潜力。 2. 有监督模型在稳健性基准方面表现更好,这可能是因为这些模型都是 ImageNet 变体。 3. CLIP 模型的形状偏差更大,与 ImageNet 的准确性相比,分类错误更少。