EfficientViT以EfficientViT block作为基础模块,每个模块由夹层结构(Sandwich Layout)和级联组注意力(Cascaded Group Attention, CGA)组成,进一步进行了参数重分配以实现更高效的Channel,Block,和Stage数量权衡。这一基础模块减少了注意力的使用,缓解了注意力计算导致的访存时间消耗问题。同时,每个FFN之前加入了一层DWConv作...
RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective 这篇论文探讨了如何改进轻量级卷积神经网络(CNN)以提高其在移动设备上的性能和效率。作者们发现,虽然轻量级视觉变换器(ViT)因其能够学习全局表示而表现出色,但轻量级CNN和轻量级ViT之间的架构差异尚未得到充分研究。因此,他们通过整合轻量级ViT的高效架构设计,逐步改进标...
RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective这篇论文探讨了如何改进轻量级卷积神经网络(CNN)以提高其在移动设备上的性能和效率。作者们发现,虽然轻量级视觉变换器(ViT)因其能够学习全局表示而表现出色,但轻量级CNN和轻量级ViT之间的架构差异尚未得到充分研究。因此,他们通过整合轻量级ViT的高效架构设计,逐步改进标准...
Next-vit是一种基于Transformer架构的视觉模型,它通过引入自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息,从而提升了模型的感知能力。与传统的卷积神经网络(CNN)相比,Next-vit在处理图像时更加注重全局信息的整合,这使得它在处理复杂场景时更具优势。此外,Next-vit还采用了分层的结构和多尺度特征融合策略,以更好地处理不同...
简介:YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT...
基于Mask R-CNN的方法在某些特定的缺陷检测任务中表现出了比YOLO更高的精确度,尤其是在对缺陷的精确分割方面。此外,Transformer模型,尤其是其在计算机视觉领域的应用,如ViT(Vision Transformer),也为处理铁轨图像提供了新的思路。 铁轨缺陷检测的关键之一在于如何获取并利用高质量的数据集。传统的铁轨缺陷数据集往往规模...
MobileViTv2的主要贡献和特点包括：可分离自注意力：引入线性复杂度的自注意力方法，通过元素级操作计算，适合资源受限设备。提高效率：与传统多头自注意力相比，降低了计算复杂度，减少运算成本，加快移动设备上的推理速度。卓越性能：在不同移动视觉任务上取得了优异结果，证明其轻量级视觉变换器的有效性和...
本文在YOLOv5的基础上加入了一些新的技术,比如ViT、CBAM和一些Tricks(数据增广、多尺度测试等),最终命名为TPH-YOLOv5的目标检测器,比较适合无人机小目标的检测和应用。 论文: https://arxiv.org/abs/2108.11539 一、简介 针对无人机捕获场景的目标检测是最近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行,目标尺...
此外,Transformer-based模型也开始在商品标签识别领域展现出其强大的潜力。ViT(Vision Transformer)作为一种新兴的图像识别模型,通过自注意力机制有效地捕获图像中的全局依赖关系,表现出了优异的识别性能。近期研究表明,通过将ViT与传统的卷积网络结合,可以进一步提高商品标签识别的准确度和鲁棒性[2]。
本文在YOLOv5的基础上加入了一些新的技术,比如ViT、CBAM和一些Tricks(数据增广、多尺度测试等),最终命名为TPH-YOLOv5的目标检测器,比较适合无人机小目标的检测和应用。工作单位:北京航空航天大学 1简介 针对无人机捕获场景的目标检测是最近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行,目标尺度变化较大,这样给模型...