所以本文研究 ConvNets 对 ConvNets 的蒸馏,并发现当教师模型是大核 ConvNets ,学生模型是小核 ConvNets 时,蒸馏效果比较好:比如一个小于 30M 参数的卷积网络在 ImageNet 上实现了 83.1% 的精度。 1 大核卷积网络是比 Transforme...
PeLK:一种新的大核卷积网络,提出peripheral卷积,并首次成功地将 CNN的kernel扩展到前所未有的 101x101,在各种视觉任务(分类/检测/分割)上优于现有ViT和ConvNet 架构(如 Swin、ConvNeXt、RepLKNet 和 SLaK等)。…
大核卷积网络的最新创新与应用实践 大核卷积网络(Large Kernel Convolutional Network)是卷积神经网络(CNN)的一种重要变体,在深度学习领域产生了深远影响。通过使用较大的卷积核,这种网络能够更有效地处理图像数据,从而增强模型对视觉信息的理解和处理能力。🔍 大核卷积网络的优势在于其较大的步长和感受野,使其能够一次...
在早期的卷积神经网络中,一般会使用较大的卷积核: 例如,在AlexNet网络中,使用了11×11和5×5的卷积核。 由于受限于当时计算机的性能和模型架构的设计,我们通常无法将网络叠加得很深: 因此,需要通过设置较大的卷积核,来获取更大的感受野。 随着深度学习的发展,新的CNN网络更倾向于使用较小的卷积核: 其中,3×3...
本文记录的是利用Conv2Former优化YOLOv11的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息,但资源占用较大。卷积操作资源占用较少,但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former通过卷积调制操作简化了自注意力机制,更有效地利用了大核卷积,在视觉识别任务中表现出较好的性能。
CNN网络结构设计的观点: 每一层卷积有多少filters,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑。一般都是靠感觉去设置几组候选值,然后通过实验挑选出其中的最佳值。 3*3的卷积已经成为了大势所趋,它能在保持计算效率的同时,较好地捕捉局部空间特征,如图像中的边缘和纹理信息,同时限制过大的感受野,避免过高的计算成...
卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了减少模型参数量,在每一个较大卷积核的卷积层前引入 卷积,将宽高和通道方向的卷积进行了分离。修改后的Inception模块表示为下图: ...
大核卷积神经网络(ConvNets)近年来备受关注,但两大关键问题仍待解决。首先,现有大内核通信网络的架构设计尚不完善,需要进一步研究。其次,大内核在视觉以外的领域是否具有通用感知能力尚不清楚。本文从两个方面进行了研究:1️⃣ 提出四大设计原则:本文提出了四个设计大内核网络的架构指导原则,核心思想是利用大内核能...
如果本身要提取的特征很小那卷积核也应该很小,卷积核太大比如16x16 vs 4x4这样的差异可能导致丢失一些局部特征。2.3. feature map个数如何选择(tf.keras中卷积层的filters参数)关于feature map的个数,有一个大部分网络都在遵循的原则就是当输出特征图尺寸减半时,输出特征图的通道数应该加倍,这样保证相邻卷积层所...
推广端到端卷积网络在语义分割领域的应用 修改Imagenet预训练网络并应用于语义分割领域 使用解卷积层进行上采样 使用跳跃连接，改善上采样的粒度程度 相关解释： 本论文的关键点是分类网络中的全连接层可视为使用卷积核覆盖整个输入区域的卷积操作。这相当于根据重叠的输入图像块评估原始分类网络...