The results show the superiority of Vit-UperNet in medical images segmentation, especially for the low-recognition and serious-occlusion targets.doi:10.1007/s40747-024-01359-6Ruiping, YangKun, LiuShaohua, XuJian, YinZhen, ZhangSpringer International PublishingComplex & Intelligent Systems...
先下载数据集到本地,根据tools/convert_datasets/potsdam.py对图片进行处理后生成了Potsdam_out的训练集文件 创建configs/upernet/upernet_vit-b16_ln_mln_512x512_80k_potsdam.py文件 填进去的参数,预训练模型需要提前下载好。 configs/_base_/datasets/potsdam.py里面的数据记得改路径 ...
本文使用 UperNet 框架在 ADE20K 数据集上进行语义分割，用 VisionLLaMA 替换 ViT 主干，同时保持其他组件和超参数不变。本文的实现基于 MMSegmentation，结果如表 7 所示。对于 800 个 epoch 的预训练组，VisionLLaMA-B 将 ViT-Base 显着提升了 2.8% mIoU。本文方法还明显优于其他一些改进，例如引入额外的训练...
本文使用 UperNet 框架在 ADE20K 数据集上进行语义分割,用 VisionLLaMA 替换 ViT 主干,同时保持其他组件和超参数不变。本文的实现基于 MMSegmentation,结果如表 7 所示。对于 800 个 epoch 的预训练组,VisionLLaMA-B 将 ViT-Base 显着提升了 2.8% mIoU。本文方法还明显优于其他一些改进,例如引入额外的训练目标或...
本文使用 UperNet 框架在 ADE20K 数据集上进行语义分割,用 VisionLLaMA 替换 ViT 主干,同时保持其他组件和超参数不变。本文的实现基于 MMSegmentation,结果如表 7 所示。对于 800 个 epoch 的预训练组,VisionLLaMA-B 将 ViT-Base 显着提升了 2.8% mIoU。本文方法还明显优于其他一些改进,例如引入额外的训练目标或...
本文使用 UperNet 框架,并用金字塔结构 VisionLLaMA 替换主干网络。本文的实现基于 MMSegmentation 框架。模型训练步数设置为 160k,全局 batch size 为 16。结果如表 6 中所示,在相近的 FLOP 下,本文的方法比 Swin 和 Twins 的性能高出 1.2% mIoU 以上。
本文使用 UperNet 框架在 ADE20K 数据集上进行语义分割,用 VisionLLaMA 替换 ViT 主干,同时保持其他组件和超参数不变。本文的实现基于 MMSegmentation,结果如表 7 所示。对于 800 个 epoch 的预训练组,VisionLLaMA-B 将 ViT-Base 显着提升了 2.8% mIoU。本文方法还明显优于其他一些改进,例如引入额外的训练目标或...
本文使用 UperNet 框架在 ADE20K 数据集上进行语义分割,用 VisionLLaMA 替换 ViT 主干,同时保持其他组件和超参数不变。本文的实现基于 MMSegmentation,结果如表 7 所示。对于 800 个 epoch 的预训练组,VisionLLaMA-B 将 ViT-Base 显着提升了 2.8% mIoU。本文方法还明显优于其他一些改进,例如引入额外的训练目标或...
ViT-Adapter-S 使用 UperNet 达到了 47.1 MS mIoU,优于 Swin-T。同样,ViT-Adapter-B 达到的 49.7 MS mIoU 比 ViT-B 高2.6分,与 Swin-B 相当。这些结果表明,仅通过常规的 ImageNet-1K 预训练,ViT- adapter 就可以使普通 ViT 获得与这些 Swin 等模型相似甚至更好的性能。通过更大的 ImageNet-22K 预...
作者使用UperNet结构评估了HorNet在ADE20K语义分割任务中的表现。所有模型都使用AdamW优化器,训练160k个iteration,batch size为16。训练时,ImageNet-1K预训练的模型(HorNet-T/S/B)输入尺寸为512x512,ImageNet-22K预训练的模型(HorNet-L)...