kernel_size**4*num_heads)self.attn_drop=nn.Dropout(attn_drop)self.proj=nn.Linear(dim,dim)self.proj_drop=nn.Dropout(proj_drop)self.unfold=nn.Unfold(kernel_size=kernel_size,padding=padding,stride=stride)self.pool=nn.AvgPool2d(kernel_size=stride,stride=stride,ceil_mode...
禁用了Dropout,但使用了随机深度 [27] 和LayerScale [54] 来帮助训练深层模型。我们修改了Layer Normalization [1],以便与原始Layer Normalization仅沿通道维度计算均值和方差相比,它还沿令牌和通道维度进行计算。修改后的Layer Normalization(MLN)可以通过在PyTorch中将组数指定为1并使用GroupNorm API来实现,适用于通道...
act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x def window_partition(x, window_size): """ Args:...
dropout (Dropout) (None, 13, 13, 512) 0 activation_8[0][0] === Total params: 3,984,384 Trainable params: 3,972,096 Non-trainable params: 12,288 ___
禁用了Dropout,但使用了随机深度 [27] 和LayerScale [54] 来帮助训练深层模型。我们修改了Layer Normalization [1],以便与原始Layer Normalization仅沿通道维度计算均值和方差相比,它还沿令牌和通道维度进行计算。修改后的Layer Normalization(MLN)可以通过在PyTorch中将组数指定为1并使用GroupNormAPI来实现,适用于通道...
改进点:使用DropBlock正则化技术代替传统的Dropout,以更有效地防止过拟合。 实现方式:在YOLOv8的卷积层后应用DropBlock正则化。 示例代码: python class DropBlock2D(nn.Module): def __init__(self, block_size, keep_prob): super(DropBlock2D, self).__init__() self.block_size = block_size self.keep_...
这个 Passthrough layer 能够把高分辨率特征与低分辨率特征联系在一起,联系起来的方法是把相邻的特征堆积在不同的 Channel 之中,这一方法类似与 Resnet 的 Identity Mapping,从而把 26*26*512 变成 13*13*2048。YOLO 中的检测器位于扩展后(expanded )的特征图的上方,所以他能取得细粒度的特征信息,这提升了 YOLO...
Mlp类:实现了一个多层感知机,包括两个线性层和激活函数,支持Dropout。 WindowAttention类:实现了窗口基础的多头自注意力机制,支持相对位置偏置,计算Q、K、V并进行注意力计算。 SwinTransformer类:实现了Swin Transformer的主体结构,包含多个基本层(BasicLayer),每层由多个模块组成,负责特征提取和变换。
The SPPF (spatial pyramid pooling fast) layer and the following convolution layers process the features at various scales, while the upsample layers increase the resolution of the feature maps. The SPPF layer aims to speed up the computation of the network by pooling features of different scales...
在所有卷积层中删除了 dropout 并添加了 batchnorm。 以448x448 分辨率(YOLOv1 为 224x224)作为分类器进行预训练,然后将最终网络缩小为 416x416 输入以生成奇数个(13x13)单元。 移除了全连接层。开始使用完全卷积的和锚点来预测 bbox(如 Faster RCNN)。这减少了空间信息的损失(就像在 v1 中的完全连接层...