ConvNeXt

深度学习网络模型——ConvNeXt网络详解、ConvNeXt网络训练花分类数据集整体项目实现

深度学习网络模型——ConvNeXt网络详解、ConvNeXt网络训练花分类数据集整体项目实现1、介绍2、设计方案3、Macrodesign4、ResNeXt-ify5、InvertedBottleneck7
郭庆汝·2023-03-29 17:42

超越Swin | ConvNeXt V2：结合MAE大升级，媲美ViT！

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【目标检测】技术交流群后台回复【transformer综述】获取2022最新ViT综述论文！导读本文提出FCMAE的框架，这种自监督学习技术和架构改进的协同设计产生了一个ConvNeXtV2的新模型，它显著提高了纯ConvNet在各种识别基准上的性能。本文目录1ConvNeXtV2：
自动驾驶之心·2023-03-29 17:57

ConvNeXt V2实战：使用ConvNeXt V2实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整算法设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试热力图可视化展示完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：ConvNeXtV2实战：使用ConvNeXtV2实现图像分类任务（一）这篇主要是讲解如何训练和测试训
AI浩·2023-03-29 17:51

涨点神器：Yolov5/Yolov7加入ConvNeXt即插即用的注意力模块CNeB（一）

1.ConvNeXt简介《AConvNetforthe2020s》论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545pytorch代码：GitHub-facebookresearch
AI&CV·2023-03-25 07:16

SparK 用稀疏掩码为卷积设计 Bert 预训练

它在经典(ResNet)和现代(ConvNeXt)的卷积模型上进行了实验，结果表明Spar
·2023-02-21 15:24

CV（计算机视觉）领域四大类之图像分类一（AlexNet）（含论文和源码）

由于我个人学习图像分类的时候就是从lenet、alexnet开始学的，而lenet本身比较简单，因此就从alexnet开始写了，本系列会从alexnet开始写到最新的convNext、transformer
小四01·2023-02-06 15:39

【无标题】

分别介绍了机器学习图像分类、神经网络图像分类，从最初的AlexNet、VGG开始，到经典的ResNet以及后面的VisionTransformers和ConvNeXt，说明了模型的特性。
w_eaker·2023-02-06 09:07

openmmlabAI实战营第二讲笔记

卷积神经网络AlexNet(2012)，GoingDeeper(2012~2014)，VGG(2014)，GoogLeNet(Inceptionv1,2014)，残差网络3.更强的图像分类模型神经结构搜索，ConvNeXt
灵魂起源·2023-02-05 13:13

OpenMMLab学习 Day2

GoingDeeper(2012~2014)残差学习的基本思路更强的图像分类模型神经结构搜索NeuralArchitectureSearch(2016+)VisionTransformers(2020+)ConvNeXt
X1ao泽OuO·2023-02-05 09:39

图像分类任务要点节点简述

：2.3卷积架构的'救星'---'res残差'2.4卷积带来的参数量：3.神经结构搜索（neuralarchitecturesearch)：4.transformer4.1特点：4.2复杂度问题：5.convnext
千恋茉子·2023-02-04 19:38

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 二 课

图像分类与基础视觉模型1.超越规则，让机器从数据中学习2.AlexNet的诞生&深度学习时代的开始神经结构搜索NeuralArchitectureSearch（2016+）VisionTransformers(2020)ConvNeXt
苦瓜汤补钙·2023-02-04 17:27

Openmmlab寒假训练营(二)

ResNetB/C/D残差模块的局部改建、ResNeXt使用分组卷积，降低参数量等带注意力机制网络VisionTransformer、SwinTransformer注意力机制网络对卷积网络的启发模型——ConvNeXt2
蛋黄粽子真香·2023-02-04 17:01

openMMLab 2

在图像分类任务上，视觉基础模型的发展，最新的是convNeXt。
临街的小孩·2023-02-04 12:54

openmmlab实战营第二次课程心得体会

之后的ConvNeXt又在卷积的体系上引入transformer的体系取得了很好的效果。最后讲解了
clpbc·2023-02-04 10:52

OpenmmLab实战课第二节

这节课主要学习了图像分类，从传统的特征工程再到特征学习；接着学习了卷积神经网络模型的发展历程，了解了多种的卷积神经网络模型；接下来详细介绍了更强的图像分类模型，如神经结构搜索、VIsionTransforms、ConvNext
@zhou·2023-02-04 10:48

OpenMMLab AI 实战营观课笔记第二节

这节课主要学习了图像分类，从传统的特征工程再到特征学习；接着学习了卷积神经网络模型的发展历程，了解了多种的卷积神经网络模型；接下来详细介绍了更强的图像分类模型，如神经结构搜索、VIsionTransforms、ConvNext
G968574321·2023-02-04 09:08

OpenMMLab实战营第二课打卡

更强的图像分类模型介绍神经结构搜索、ConvNeXt等轻量化卷积神经网络讲述卷积运算基本原理，并对GoogLeNet和ResNet等模型的卷积通道进行了讲解。VisionTransformers
素手披薄衣·2023-02-04 07:56

第二节课笔记

AlexNet-VGG-GoogLeNet精度退化问题-引入残差-ResNet神经结构搜索-NASNet等Transformer-ViT-SwinTransformer用卷积模拟Transformer-ConvNeXt
jiumozhi345·2023-02-04 07:43

OpenMMLab AI 实战营day2

今天主要进行了经典图像分类网络的学习，也就是下游人物中的Backbone，从最初的AlexNet到目前的ConvNext，效果突飞猛进地发展。
Hzz的地球调查组·2023-02-03 17:37

计算机视觉之图像分类算法基础

模型设计：卷积神经网络；轻量化卷积神经网络；神经结构搜索；Transformer:注意力机制；Convnext。
weixin_42837310·2023-02-03 14:51

OpenMMLab AI 实战营 Day 2

ConvNeXt，将很多视觉神经网络设计中的工程技法运用回卷积神经网络的设计，大大引导出了卷积网络的天资，超越了SwinTransformer，让CNN重焕生机。EfficientN
钢之乐学·2023-02-03 11:49

OpenMMLab AI实战营Day2 图像分类

目录一、图像分类二、卷积神经网络三、超越ResNet的图像分类模型1、神经结构搜索2、Transformer3、ConvNext四、轻量化神经网络五、VisionTransformer六、模型学习七、学习率与优化器调整策略八
开始学AI·2023-02-03 09:09

ConvNeXt：A ConvNet for the 2020s——模型简述

一、摘要这篇论文对标去年的bestpaper：SwinTransformer，在相同的flops下具有更高的准确率和推理速度，它从各个方面借鉴了Swin的设计模式和训练技巧（如AdamW优化器），并一步步的将Swin的策略纳入到resnet的设计中，下图清晰地给出了模型上的一步步改动所引发的准确度的变化：二、模型设计针对如上的路线图简要说明一下设计思路。2.1stageratioVGG提出了把骨干
gongyuandaye·2023-02-01 18:47

CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt...

预训练比较大，Convnext-tiny250多m，yolov7530多m。
AI视觉网奇·2023-02-01 18:46

深度学习（20）—— ConvNext 使用

深度学习（20）——ConvNext使用本篇主要使用convnext做分类任务，其中使用convnext-tiny，其主要有5块stage0stage1stage2stage3head文章目录深度学习（
柚子味的羊·2023-02-01 18:16

视觉模型 ConvNeXt V2，结合纯卷积与MAE

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳近年来以ConvNeXt为代表的现代ConvNets在各种视觉场景中都表现出了强大的性能。
·2023-01-31 20:43

ConvNeXt图像分类

model"""originalcodefromfacebookresearch:https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt"""importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefdrop_path
H A I·2023-01-30 08:08

芒果改进YOLOv7系列：超越ConvNeXt结构，原创结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，高效涨点

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv7系列：超越ConvNeXt结构，原创结合
芒果汁没有芒果·2023-01-27 07:08

芒果改进YOLOv5系列：原创结合Conv2Formers改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，超越ConvNeXt结构

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv5系列：超越ConvNeXt结构，原创结合
芒果汁没有芒果·2023-01-27 07:37

主干网络的输入通道数从3改为1，同时保证预训练权重输出

然而一些优秀的主干特征提取网络例如ResNet、VGGNet、DenseNet，以及近几年推出的SwinTransformer、ConvNeXt等，它们都是基于RGB三通道数据进行预训练。
AbaK1r·2023-01-26 12:45

NeurIPS 22｜Sequencer：完美超越Swin与ConvNeXt等前沿算法

本文提出Sequencer，一个全新且具有竞争性的架构，可以替代ViT，为分类问题提供了一个全新的视角。实验表明，Sequencer2D-L在ImageNet-1K上仅使用54M参数，实现84.6%的top-1精度。不仅如此，作者还证明了它在双分辨率波段上具有良好的可迁移性和稳健性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.01972在最近的计算机视觉研究中，ViT的出现迅速
MrRoose·2023-01-21 08:47

视觉模型 ConvNeXt V2，结合纯卷积与MAE

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳近年来以ConvNeXt为代表的现代ConvNets在各种视觉场景中都表现出了强大的性能。
·2023-01-20 12:37

公众号内容拓展学习笔记（2022.3.6）

FAIR重新设计纯卷积架构：ConvNeXt⭐️⭐️Abstract:超越Transformer！
CV_七少·2023-01-17 09:42

【深度学习】超越ConvNeXt！Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型Conv2Former

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读本文提出一种卷积调制模块，利用卷积来建立关系，这比注意力机制在处理高分辨率图像时更高效，称为Conv2Former。作者在ImageNet分类、目标检测和语义分割方面的实验也表明，Conv2Former比以前基于CNN的模型和大多数基于Transformer的模型表现得更好。本文目录1Conv2Former：Transformer风格的卷积网络视觉基线模型(来自南开
风度78·2023-01-17 09:33

A ConvNet for the 2020s论文阅读笔记

ConvNeXt阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ResearchObject(四)ProblemStatement(五)Method(六)Experiments6.1ConvNeXt结构设计
不知道叫啥好一点·2023-01-17 09:59

论文笔记：ConvNeXt ：A ConvNet for the 2020s

一、训练技巧第一部分模仿的是swintransformer的训练技巧方面，主要是对res50这个backbone的训练技巧。首先是把90个epoch训练res50变成300epoch进行训练。其次是一些训练技巧：使用到了AdamW优化器，数据增强技巧（augment）如Mixup、Cutmix、RandAugment、RandomErasing，以及包括StochasticDepth和LabelS
林君恒·2023-01-17 09:28

基于OpenVINO工具套件简单实现YOLOv7预训练模型的部署

一、YOLOv7简介官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比YOLOX快180%（FPS），比Dual-Swin-T快1200%（FPS），比ConvNext快
OpenVINO 中文社区·2023-01-13 12:01

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ConvNeXt网络教程

文章目录前言0.环境搭建&快速开始1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdConvNeXt原论文：点我跳转如果你以为该仓库仅支
啥都生·2023-01-08 16:38

ConvNeXt

ConvNeXt注：以下笔记参考原论文以及这个博客做了简化。
重学CS·2023-01-08 16:02

大道至简 | Conv2Former：比ConvNeXt还秀！

作者|Happy编辑|集智书童点击下方卡片，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】技术交流群本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任
自动驾驶之心·2023-01-08 16:01

ConvNeXt-Yolo5

ConvNeXt
暴走辉·2023-01-08 16:00

MAE、ConvNeXt、BEiT等你来复现！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击“阅读原文”，直达活动页面
Amusi（CVer）·2023-01-06 21:11

ConvNeXt V2论文翻译：ConvNeXt V2与MAE激情碰撞

例如，以ConvNeXt[52]为代表的现代ConvNets在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签的监督学习而设计的，
AI浩·2023-01-06 21:40

ConvNeXt+YOLOv7改进方案

ConvNeXt理论请参考论文：[2201.03545]AConvNetforthe2020s(arxiv.org)yolov7添加CNeB模块代码1.在common.py文件中添加如下代码classLayerNorm_s
Dropout~~·2023-01-06 14:43

ConvNeXt网络介绍,搭建以及训练

ConvNeXt网络介绍今年(2022)一月份，FacebookAIResearch和UCBerkeley一起发表了一篇文章AConvNetforthe2020s，在文章中提出了ConvNeXt纯卷积神经网络
宁静与致远·2023-01-06 07:37

ConvNeXt V2学习笔记

例如，以ConvNeXt[52]为代表的现代ConvNets在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用Image
麻花地·2023-01-06 07:00

【亲测】ConvNext自定义数据集图像分类

ConvNext通过模仿Transformer的架构，将CNN在图像层面的表现高于同期的Transformerstate-of-art。这里记录下使用ConvNext进行图像分类的配置过程。
qq_29750461·2023-01-06 07:28

芒果改进YOLOv5系列：当MAE遇见卷积操作，全网最新原创 ConXBv2 升级版模型，高效涨点，最新论文版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：当MAE遇见卷积操作，高效涨点最新ConvNeXt-V2版本使用
芒果汁没有芒果·2023-01-05 09:37

1. 深度学习之目标分类-卷积神经网络（2017-2022模型）

MobileNetV1（2017）/V2（2018）/V3（2019）SuffleNetV1（2017）/V2（2018）EfficinetNetV1（2019）/V2（2021）RepVGG（2021）ConvNeXt
FX_CMX·2023-01-02 14:26

ConvNeXt++项目——CV笔记（持续更新）

感受野：特征层的一格对应以上各层中的像素个数。卷积层和池化层都可以扩大感受野：VGG亮点：堆叠多个小卷积核可以代替一个大卷积核，并且参数数量更少。例如两个3x3相当于1个5x5，他们的感受野大小相同，三个3x3可以代替一个7x7；替换拉直（latten）到全连接层为卷积，模型可以达到相同的结果，参数量也相同，但效率更高。要注意，深度学习中的参数量是所有卷积核的总像素数，这些参数是要学习的，神经网络
张北海。·2023-01-01 12:56
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