ConvNeXt

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。

小李学AI·2024-09-01 23:27

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。在原论文中，作者对比了三种模型，一种是ViT，即“纯”Transformer模型；一种是ResNet网络；另一种是Hybrid模型，它是将传统CNN和Transformer混合起来的模型。最终发现，当迭代次数多时，ViT模型的精度会超过混合模型。ViT（VisionTransform

深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders

1.关于稀疏卷积的解释：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3823658892.答案：在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，遮蔽图像建模（MaskedImageModeling,MIM）是一种自监督学习策略，其基本思想是遮蔽（或隐藏）图像中的部分信息，然后训练模型去预测这些遮蔽的部分。这种方法的一个关键点是，遮蔽的图像可以被视为一个稀疏的2D像素数组。这是因为当图像中的某

橙黄橘绿时_Eden·2023-12-14 19:48

多个 ConvNeXt 模型并行？详解RevCol（ICLR 2023）

作者|科技猛兽编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文导读将解耦学习（disentangledfeaturelearning）的思想引入模型设计中，提出以reversiblecolumn为单元来传递信息，既保证特征解耦，同时信息在网络中的传递不受到损失。本文目录1RevCol：可

自动驾驶之心·2023-11-28 01:14

YOLO目标检测系列，即插即用的模块汇总（内含代码）

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO

赢勾喜欢海·2023-11-25 22:10

改进YOLOv8：结合ConvNeXt V2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet

️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧 --聚焦于YOLO的最新版本，对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部，实测涨点深入浅出YOLOv8：我的专业笔记与技术总结 --YOLOv8轻松上手，适用技术小白，文章代码齐全，仅需一键train，解决YOLOv8的技术突破和创新潜能❤️YOLOv8创新攻略：突破技术瓶颈，激发AI新潜能" --指导独特且专业的分析，也

一休哥※·2023-11-22 03:34

YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进：InceptionNeXt: 当 Inception 遇上 ConvNeXt

1.论文介绍回顾深度学习的历史，卷积神经网络(CNN)无疑是计算机视觉中最受欢迎的模型。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中获胜，开启了CNN在深度学习特别是计算机视觉领域的新时代。从那时起，众多的CNN已经成为潮流的引领者，如NetworkInNetwork，VGG，InceptionNets，ResNe(X)t，DenseNet等。受Transformer在NLP中成就的影响，研

dg68668·2023-11-17 11:21

优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)

为了提升无人机视角下目标检测效果，基于YOLOv5算法，在YOLOv5主干中实现了OmnidimensionalConvolution（ODConv），以在不增加网络宽度和深度的情况下提高精度，还在YOLOv5骨干网中用ConvNeXt

AI追随者·2023-11-04 09:21

Sequencer：超越Swin、ConvNeXt等网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童Sequencer:DeepLSTMforImageClassification论文：https://arxiv.org/abs/2205.01972在最近的计算机视觉研究中，ViT的出现迅速改变了各种架构设计工作:ViT利用自然语言处理中的Self-Attention实现了最先进的图像分类性能，MLP-Mixer

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:46

初试基于ONNX Runtime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）

初试基于ONNXRuntime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）前言ConvNeXt网络概述和onnx模型权重文件保存权重文件验证VS配置ONNXRuntime

牵走时间的树·2023-10-13 14:52

Pytorch 训练自己的图像分类网络

包含了我之前博客中提到的ResNet，MLP-Mixer，ConvNeXt，ConvMixer。网络博客链接ResNet链接MLP-Mixer链接Con

__不想写代码__·2023-10-13 14:19

Pytorch之ConvNeXt图像分类

文章目录前言一、ConvNeXt设计决策1.设计方案2.TrainingTechniques3.MacroDesignChangingstagecomputeratioChangestemto"Patchify

风间琉璃•·2023-10-13 14:16

目标检测算法改进系列之Backbone替换为InceptionNeXt

InceptionNeXt受VisionTransformer长距离依赖关系建模能力的启发，最近一些视觉模型开始上大Kernel的Depth-Wise卷积，比如一篇出色的工作ConvNeXt。

我悟了-·2023-10-06 01:54

YOLOv7改进：ConvNeXt（backbone改为CNeB）

1.介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545官方源代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt.git自从ViT

陈子迩·2023-09-29 08:17

YOLOv5、YOLOv8改进：ConvNeXt（backbone改为ConvNextBlock）

目录1.介绍2.YOLOv5修改backbone为ConvNeXt2.1修改common.py2.2修改yolo.py2.3修改yolov5.yaml配置1.介绍论文地址：https://arxiv.org

陈子迩·2023-09-29 08:16

目标检测算法改进系列之Backbone替换为ConvNextV2

ConvNextV2受掩码自编码机制的启发，本文在ConvNeXt的架构基础上延伸出了一个完全卷积掩码自编码器框架——ConvNeXtV2，同时作者设计了一个全新的全局响应归一化(GlobalResponseNormalization

我悟了-·2023-09-28 19:00

[代码解读] A ConvNet for the 2020s

代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXtConvNeXt/models/convnext.py整体的代码结构如下：接下来我们一部分一部分来看。

不是吧这都有重名·2023-09-23 13:07

ConvNeXt-V2：当 MAE 遇见 ConvNeXt 会碰撞出怎样的火花？

本文首发于微信公众号CVHub，不得以任何形式转载到其它平台，仅供学习交流，违者必究！Title:ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencodersAuthor:SanghyunWooetal.(KAIST,MetaAIandNewYorkUniversity)Paper:https://arxiv.org/pdf/230

CVHub·2023-09-22 05:56

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：消噪的Diffusion扩散模型

目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、案例实现构建Diffusion模型位置向量ResNet/ConvNeXT块Attention模块组归一化条件

Yeats_Liao·2023-09-16 08:59

【第39篇】RepLKNet将内核扩展到 31x31：重新审视 CNN 中的大型内核设计

4.1、架构规范4.2.使大内核更大4.3.ImageNet分类4.5.物体检测五、讨论5.1.大内核CNN比深度小内核模型具有更大的ERF5.2.大核模型在形状偏差上更类似于人类5.3.大型内核设计是与ConvNeXt

静静AI学堂·2023-09-04 15:45

DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection论文详解

DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069论文代码：mirrors/facebookresearch/ConvNeXt

思艺妄为·2023-08-24 06:10

新的 self-attention 网络结构，Visual Attention Network

比如前段时间的ConvNeXt，各种叠技巧最后冲的很好准确度。现在又出来一个新的网络结构：VisualAttentionNetwork。

skyfengye·2023-08-13 09:06

Bridging ConvNeXt and U-Net for medical image segmentation

最近在收集论文时发现一篇比较有趣的论文，当提到ConvNeXt时，大家应该都知道，比较这个网络跟Transformer一较高低的网络，在前段时间transformer很多的时候，涌现了许多将transformer

skyfengye·2023-08-13 09:06

InceptionNeXt: 当 Inception 遇上 ConvNeXt

本文提出了IncepitonNeXt，InceptionNeXt-T的训练吞吐量比ConvNeXt-T高1.6倍，在ImageNet-1K上的top-1精度提高了0.2%。

风度78·2023-07-15 18:38

CV-Model【8】：ConvNeXt

文章目录前言1.Abstract&Introduction1.1.Abstract1.2.Introduction2.ModernizingaConvNet:aRoadmap2.1.TrainingTechniques2.2.MacroDesign2.2.1.Stageratio2.2.2."patchif"stem2.3.ResNeXt-ify2.4.InvertedBottleneck2.5.

zzzyzh·2023-07-15 18:05

InceptionNeXt: 当Inception遇上ConvNeXt

本文提出了IncepitonNeXt，InceptionNeXt-T的训练吞吐量比ConvNeXt-T高1.6倍，在ImageNet-1

自动驾驶之心·2023-07-15 18:35

InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt

AI浩·2023-07-15 18:03

Deep Learning-PyTorch:Chapter2 Pretrained Networks

fromtorchvisionimportmodelsdir(models)['AlexNet','AlexNet_Weights','ConvNeXt','ConvNeXt_Base_Weights'

没有出口的猎户座·2023-06-23 11:01

ConvNeXt网络详解，最新ConvNeXt结合YOLO，催生YOLOv5目标检测巨变

目录引言一、ConvNeXt的介绍1、目标检测的重要性2、YOLOv5的介绍3、ConvNeXt原理和特点4、ConvNeXt结构二、相关研究综述1、目标检测的基础原理和流程2、YOLOv5的特点与局限性

哪吒·2023-06-17 00:14

Convnext实现（pytorch）

概述整体：类似于patchify，使用卷积核大小为4*4，步距为4的卷积层的stem→LN→stage1→类似于patchmerging的downsample，使用卷积核大小为2*2，步距为2→stage2→......→全局平均池化+LN+Linear。Block：DWconv→PWconv（这里用Linear实现)+LN→PWconv→layerscale（对每一个通道的数据进行缩放缩放的比例

管不住心的大杜·2023-06-11 08:22

基于卷积的图像分类识别（六）：DenseNet & FractalNet

DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（七）：SENet

DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt

DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:32

基于卷积的图像分类识别（二）：ZFNet

DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt

图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:27

ConvNeXt V2：与屏蔽自动编码器共同设计和缩放ConvNets，论文+代码+实战

ConvNeXtV2：与屏蔽自动编码器共同设计和缩放ConvNets，论文+代码+实战自从Transformer模型在计算机视觉领域封神后，Facebook发表了ConvNeXtV1版本，证明了使用传统的卷积神经网络模型也能表现出优异的成绩，而ConvNeXtV2是对Transformer模型发起的又一新的挑战！论文地址：该论文的一句话总结：本文利用MAE设计了全卷积掩码自编码器：FCMAE和新的

宁静与致远·2023-04-21 10:53

改进YOLO系列 | YOLOv5 更换骨干网络之 ConvNeXt

纯卷积神经网络超越SwinTransformer论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt

迪菲赫尔曼·2023-04-18 08:25

改进YOLO系列：改进YOLOv8，结合ConvNeXt V2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet

改进YOLO系列：改进YOLOv8，结合ConvNeXtV2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet一、论文讲解1.全卷积掩码自动编码器（FCMAE）2.全局响应归一化（GRN）层二、YOLOv8更改骨干1.yaml文件2.ConvNeXtV2代码3.注册模块4.测试运行单位：KAIST,FAIR(刘壮等人),纽约大学(谢赛宁)代码：https://github.com/facebookr

一休哥※·2023-04-17 05:35

MLP三部曲（MLP-Mixer -＞ gMLP -＞ MAXIM）——其一

(或者类似ConvNeXt，直接用kerne

Rainylt·2023-04-16 20:07

YOLOv5/v7/v8首发改进最新论文InceptionNeXt：当 Inception 遇到 ConvNeXt 系列，即插即用，小目标检测涨点必备改进

本篇内容：YOLOv5/v7/v8全网首发改进最新主干InceptionNeXt：当Inception遇到ConvNeXt系列，即插即用，小目标检测涨点必备，最新ConvNeXt改进结构：InceptionNeXt

芒果汁没有芒果·2023-04-10 12:33

改进YOLO系列：将ConvNextV2结合YoloV8、YOLOv7、YOLOv5，（纯卷积|超越Swin）

改进YOLO系列：将ConvNextV2结合YoloV8、YOLOv7，（纯卷积|超越Swin）一、论文1.简介2.ConvNeXt的进化路径2.训练方式二、YOLOv7改进代码三、YOLOv5替换convnext

一休哥※·2023-04-09 20:49

nnU-Net团队新作MedNeXt：新一代医学图像分割之王，刷新多项榜单记录！

Transformer-drivenScalingofConvNetsforMedicalImageSegmentationPaper:https://arxiv.org/abs/2303.09975导读ConvNeXT

Amusi（CVer）·2023-04-05 21:47

卷麻了! nnUNet 研究团队重磅新作 | MedNeXt: 新一代分割架构之王，刷新多项榜单记录！

Transformer-drivenScalingofConvNetsforMedicalImageSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2303.09975.pdf导读ConvNeXT

CVHub·2023-04-05 21:10

Meta发布ConvNeXt V2！仅用最简单的卷积架构，性能不输Transformer

PaperWeekly·2023-03-29 23:07

ConvNeXt-V2: 当 MAE 遇见 ConvNeXt 会碰撞出怎样的火花？

目录引言前情回顾ConvNeXtMAE本文方法动机FCMAEMaskingEncoderdesignDecoderdesignReconstructiontargetGlobalResponseNormalizationFeaturecollapseFeaturecosinedistanceanalysisApproachImpactofGRNRelationtofeaturenormalizat

CVHub·2023-03-29 22:21

ConvNeXt V2实战：使用ConvNeXt V2实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm安装grad-cam数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集关于不上分的问题摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2301.00808.pdf论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/128541957官方源码：https://github.com/face

AI浩·2023-03-29 22:17

ConvNeXt

ConvNeXt研究思路基于ResNet50进行改进，使用VIT的策略去训练原始的原始的ResNet50模型1宏观设计改变模型比例，ResNet50中stage1到stage4堆叠block的次数是(3,4,6,3

吃掉你也没关系吧·2023-03-29 18:36

21世纪20年代的ConvNet——ConvNeXt

21世纪20年代的ConvNet本文发表于2022年的CVPR，在Transformer于CV领域大放异彩时，本文通过借鉴swinTransForm精心构建的tricks重新使大家关注起卷积在图像领域的应用。主要是希望基于ResNet-50结构，并参考Swin-T中的思想来升级改透ResNet，最终得到ResNext结构，并实现了新的准确率，并进一步探索了它的可扩展性。文章收货：调参工作、调参顺序

WarmthWind·2023-03-29 18:56

ConvNeXt-教你如何改模型

1.摘要2020年Transformer在CV领域一炮打响，谷歌提出的VisionTransformer(ViT)(AnImageisWorth16x16Words，模仿“AnImageisWorthathousandWords”)再次横空出世，只是简单的将图片切成16X16的patch，扔到原封不动的NLP的Transformer中，结果竟然就一骑绝尘，表现超过了一众沉淀了多年的CNN，最神奇的

保持客气哈·2023-03-29 17:21

ConvNeXt V2来了，仅用最简单的卷积架构，性能不输Transformer

2023点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GConvNeXt模型更新了！公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.00808v1.pdf转自《机器之心》经过几十年的基础研究，视觉识别领域已经迎来了大规模视觉表征学习的新时代。预训练的大规模视觉模

计算机视觉研究院·2023-03-29 17:44

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