在ImageNet-1K上达到了90%的Top-1 Accuracy,下游的检测和分割任务上双双达到60+的水平,COCO AP box 63.8%,ADE 20k mIoU 61.0%。此外,RevCol架构依然遵循了可逆神经网络的设计范式,也就继承了可逆网络天然的节省显存的优势,文中的大部分实验均可在2080ti上完成。而节省显存这件事,对于大模型训练无疑是重要的。
YoloV8改进策略:基于RevCol,可逆的柱状神经网络的完美迁移,YoloV8的上分利器 可逆柱状结构(RevCol)是一种网络结构,它受到GLOM(Global Columnar Memory)的启发。RevCol由N个子网络(或称为列)组成,每个子网络的结构和功能都是相同的。这种结构可以有效地解决信息崩溃的问题,通过在前面的列中添加额外的监督,以保持特...
传统的网络模型的特征在层与层间传播,通过监督信号的约束逐渐增加与输出Target的互信息,信息被逐渐压缩表示为更semantic/ task relevant的特征, 而RevCol网络在column之间保持可逆连接,特征可以无损地传播,因此最后一个column保持了和前面column相同地信息量,但在column内部又进行IB leanring,实现任务相关的特征与任务无关...
2023-REVCOL:最新可变形大核注意力,超越自注意力D-LKA Attention,暴力涨点。 Arxiv2021-Polarized Self-Attention:引入极化自注意力。 NIPS 2018-Double Attention Networks:引入Double Attention Networks。 CVPR2019-SKATTENTION:引入即插即用的SKAttention。 Arxiv2021-ContextAggregation:引入用于微小目标检测的上下文增...
RevCol的主要原理和思想是利用可逆连接来设计网络结构,允许信息在网络的不同分支(列)间自由流动而不丢失。这种多列结构在前向传播过程中逐渐解耦特征,并保持全部信息,而不是进行压缩或舍弃。这样的设计提高了网络在图像分类、对象检测和语义分割等计算机视觉任务中的表现,尤其是在参数量大和数据集大时。
7.RevCol,大模型架构设计新范式 | ICLR 2023 8. 独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列 9. 独家创新(SC_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列 IOU&Loss优化: 1.引入WIoU,SIoU,EIoU,α-IoU,不同数据集验证能涨点 2.Wasserstein Distance Loss 3....
投稿2025春节档,赢30万奖池!
RevCol: 这是整个网络的主类,包含多个子网络和一个stem部分。它负责将输入数据传递给各个子网络,并返回最终的输出。 这些核心部分构成了一个复杂的神经网络结构,支持反向传播和梯度计算。 这个程序文件实现了一个名为 RevCol 的神经网络模块,主要用于深度学习中的特征提取和融合。代码中使用了 PyTorch 框架,包含了一...
C:\shangjia\code\70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程(非必要)\ultralytics\nn\backbone\revcol.py 定义YOLOv8的骨干网络结构,支持特征提取。 这个表格总结了每个文件的主要功能,展示了整个YOLOv8框架的模块化设计和各个组件之间的协作关系。 注意:由于此博客编辑较早,上面“11.项目核心源码讲解(再也不...
YoloV8改进: RevCol,大模型架构设计新范式,ImageNet 90% Top-1 Acc | ICLR 2023_AI小怪兽的博客-CSDN博客 8. 独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列 YOLOv8优化:独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列-CSDN博客9. 独家创新(SC_C_De...