ConvNeXt 第3页

适用于分割模型的ConvNeXt——ConvNeXt + +（与项目总结）

张北海。·2023-01-01 12:26

【CVPR2022 ConvNeXt网络结构详解】 A ConvNet for the 2020s

paper：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdfSourceCode：GitHub-facebookresearch/ConvNeXt:CodereleaseforConvNeXtmodelurl

春野运·2023-01-01 12:25

【深度学习】精度超越 ConvNeXt 的新 CNN！HorNet：通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台本文提出了一种基于递归的门控卷积的通用视觉模型，是来自清华大学周杰老师，鲁继文老师团队，以及MetaAI的学者们在通用视觉模型方面有价值的探索。本文目录1HorNet：通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互(来自清华大学，周杰，鲁继文团队，MetaAI)1.1HorNet原理分析1.1.1背景和动机1.1.2HorNet简介1.1.3Conv：门控卷积实现一阶的空间

风度78·2022-12-24 11:52

图像分类 Convnext 结合capsnet胶囊网络

首先介绍Convnext:ConvNeXt论文名称：AConvNetforthe2020s论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545论文对应源码链接：https://

触手可温·2022-12-24 09:21

代码解读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

四、ConvNext代码1、大体框架介绍以ConvNext-Tiny为例：其中，ConvNext包括：（1）最底层的Stem层：对原始的图像进行预处理。

阳光哈皮翔·2022-12-23 13:24

#今日论文推荐# 超越 ConvNeXt、RepLKNet | 看 51×51 卷积核如何破万卷

wwwsxn·2022-12-19 01:00

【论文阅读】ConvNeXt网络详解. 2201.03545【等待学习中...】

文章目录3.参考资料3.参考资料ConvNeXt网络详解ConvNeXt：手把手教你改模型

I"ll carry you·2022-12-15 21:08

论文阅读-主干网络(2022)-ConvNext:下一代卷积网络

ConvNext论文：AConvNetforthe2020s地址：https://paperswithcode.com/paper/a-convnet-for-the-2020s论文阅读 ConvNext

不会算命的赵半仙·2022-12-15 21:37

【论文精读】……ConvNeXt……(CNN和Transformer打起来了，A ConvNet for the 2020s)

文章目录一、Abstract（摘要）：二、Introduction（引言）：三、ModernizingaConvNet:aRoadmap（现代化路线）1.MacroDesign模块2.ResNeXt-ify模块3.InvertedBottleneck模块：4.LargeKernelSizes模块：5.variouslayer-wiseMicroDesign模块四、小总结论文题目：AConvNetf

深度不学习！！·2022-12-15 21:37

【论文笔记】ConvNeXt论文阅读笔记

paper：AConvNetforthe2020sgithub：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt自从ViT出现，在分类任务中很快取代各种CNN网络拿下

嘟嘟太菜了·2022-12-15 21:37

（pytorch进阶之路）ConvNeXt论文及实现

文章目录导读论文地址代码地址核心代码-Block类完整模型ConvNextIsotropic执行main.py学习其main.py写法导读ConvNeXt基于RestNet50，灵感来自于Sw-Transformer

likeGhee·2022-12-15 21:07

关于vit的预研

1图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV22极智AI|详解ViT算法实现_wx621f3bb1e27ee

爱CV·2022-12-15 12:44

[PaperReading]ConvNeXt

AConvNetforthe2020sCVPR2022，纯卷积模型Motivate在现在的视觉识别模型中，VisionTransfomer是研究重点，在识别任务上首次超过了卷积模型。除了一开始的图片分块操作，原始的ViT结构没有引入任何归纳偏置。虽然图像识别任务的结果令人鼓舞，但是原始的ViT结构在检测、分割等等通用性视觉任务上受到输入图片分辨率导致的计算复杂度限制，最大的挑战是ViT的全局注意力

HenryFar·2022-12-14 22:09

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）

关注“PandaCVer”公众号>>>深度学习Tricks，第一时间送达ResNeXt化->改用Invertedbottleneck->采用largekernelsize->微观设计。由于模型性能和FLOPs强相关，所以在优化过程中尽量保持FLOPs的稳定。相关代码：classConvNeXt(nn.Module):r"""ConvNeXtAPyTorchimplof:`AConvNetforth

加勒比海带66·2022-12-11 09:30

【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.50】超越ConvNeXt！Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，

人工智能算法研究院·2022-12-11 08:51

CVPR2022 A ConvNet for the 2020s

AConvNetforthe2020shttps://arxiv.org/abs/2201.03545https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt讲解https

菜鸟中的菜中菜·2022-12-09 12:08

附代码 ConvNeXts：A ConvNet for the 2020s

AConvNetforthe2020s论文解读代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com

向上的阿鹏·2022-12-09 12:08

ConvNext做Backbone的Faster R-CNN和YOLOV4（结合博主Bubbliiing的TF2实现代码）

参考Bubbliiing：睿智的目标检测45——TF2搭建FasterR-CNN目标检测平台太阳花的小绿豆：ConvNeXt网络详解立Sir:【神经网络】(19)ConvNeXt代码复现，网络解析，附Tensorflow

shAd0wst0rm·2022-12-09 07:14

PyTorch笔记 - A ConvNet for the 2020s (ConvNeXt) 训练

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128243621Paper：AConvNetforthe2020s，FAIR，BerkeleyCode：https://github.com/facebookresearch/ConvNe

SpikeKing·2022-12-08 23:43

PyTorch笔记 - A ConvNet for the 2020s (ConvNeXt) 论文

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128233172Paper，AConvNetforthe2020s，FAIR，Berkeley基于Transformer网络改造ResNet50网络，处理速度更快，准确率更高，无论怎么优化

SpikeKing·2022-12-08 19:41

PyTorch笔记 - A ConvNet for the 2020s (ConvNeXt) 网络

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128236899Paper：AConvNetforthe2020s，FAIR，BerkeleyCode：https://github.com/facebookresearch/ConvNe

SpikeKing·2022-12-08 19:41

❀资源帖❀ResNet，ConvNeXt,Transformer预训练模型等

1:说在前面部分输入网页直接开始下载,一些是自己训练后的模型。2.resnet权重文件下载地址：2.1resnet18:https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth2.2resnet34:https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth2.3resnet50:ht

夏天｜여름이다·2022-12-08 17:09

ConvNext模型复现--CVPR2022

ConvNext模型复现--CVPR20221、Abstract2、ConvNet现代化：路线图3、模型设计方案3.1MacroDesign(宏观设计)3.2ResNext-ify3.3InvertedBottleneck3.4Largekernel3.5MicroDesign

别团等shy哥发育·2022-12-08 15:40

【2022中国高校计算机大赛微信大数据挑战赛】Top 1-6 方案总结

swin-tiny和convnext-tiny分别提取视频特征，然后用conca

#苦行僧·2022-12-05 16:55

超越ConvNeXt！Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：AIWalkerConv2Former:ASimpleTransformer-StyleConvNetforVisualRecognition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

Amusi（CVer）·2022-12-05 09:09

Conv2Former

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超简Transformer风格ConvNet，比ConvNeXt

whaosoft143·2022-12-05 09:36

深度详细理解ConvNeXt网络代码（结合代码）

目录1.简介2.ConvNeXt的设计与实验2.1macrodesign（大的结构上的设计）2.1.1Changingstagecomputeratio（改变每个stage的堆叠次数）2.1.2Changingstemto

zqx951102·2022-12-02 16:21

Layer Norm

参考ConvNeXt中的LayerNormalization(LN)-海斌的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/481901798LayerNorm本来是一个样本norm

Rainylt·2022-12-02 13:44

深度学习常用的backbone有哪些

深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt

万里鹏程转瞬至·2022-12-02 10:47

ConvNext 原文翻译

摘要：视觉识别的“兴盛的20年代”始于VisionTransformer(VITS)的引入，它很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，当应用于一般的计算机视觉任务时，例如对象检测和语义分割，普通的VIT面临困难。正是层次化的Transformers(如SwinTransformers)重新引入了几个ConvNet先例，使Transformers实际上可以作为通用视觉主干，并

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

【超越Swin、ConvNeXt】最新注意力Neighborhood Attention Transformer (NAT)全文翻译

paper：https://arxiv.org/abs/2204.07143code：https://github.com/SHI-Labs/Neighborhood-Attention-Transformer目录Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.Multi-Headedselfattention2.2.VisionTransformer2.3.Mod

刘可乐呀·2022-11-25 00:57

pytorch删除模型model中的某些层（或模块）

核心思想：写一个空的层x=nn.Sequential();然后替换原model中的相应部分model=ConvNext(num_class=1000)print(model)remove_head=nn.Sequential

沐辰光·2022-11-25 00:51

【PyTorch】微调修改预训练模型权重参数

为了更方便的了解，将使用torchvision中的模型convnext作介绍。

看远方的星是否听得见·2022-11-24 23:17

（pytorch进阶之路）ResNet论文及实现

文章目录导读论文地址实现代码导读之前看了ConvNext论文，我们知道了ConvNext是基于ResNet50改进而来，我们梦回初始看看ResNet是如何实现的DeepResidualLearningforImageRecognition

likeGhee·2022-11-24 22:39

Unet 细胞分割

pytorch训练网络需要注意的细节（以及模板）笔记：https://www.zybuluo.com/CQUyh/note/2234948标签（空格分隔）：Pytorch以细胞分割图为例（Unet和Convnext

whetherfailbuttry·2022-11-24 05:23

ConvNext-Pytorch实现心肾脾胰器官分割

论文论文介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/XrWkD0UEomnt0l-8dc5hWg原文：https://arxiv.org/abs/2201.03545我的code（四分类分割）：ConvNext_Seg

whetherfailbuttry·2022-11-24 05:23

用于目标检测的ConvxNet网络结构

这四个版本的配置如下：ConvNeXt-T:C=(96,192,384,768),B=(3,3,9,3)ConvNeXt-S:C=(96,192,384,768),B=(3,3,27,3)ConvNeXt-B

一名不想学习的学渣·2022-11-21 16:48

“文艺复兴” ConvNet卷土重来，压过Transformer FAIR重新设计纯卷积新架构

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt最小的模型100mConvNeXt-S224x22478.722M4.3GAbstractViT

AI视觉网奇·2022-11-21 16:43

FAIR重新设计纯卷积架构：ConvNeXt

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者丨happy转载自丨极市平台导读“文艺复兴”，ConvNet卷土重来，压过Transformer。本文是FAIR的ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯ConvNet新架构Co

Amusi（CVer）·2022-11-21 16:13

ConvNeXt的网络结构和实现代码总结(torch)

ConvNext是在ResNet50模型的基础上，仿照SwinTransformer的结构进行改进而得到的纯卷积模型，当然原生模型是一个分类模型，但是其可以作为backbone被应用到任何其它模型中。

BIT_Legend·2022-11-21 16:11

文献阅读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

AConvNetforthe2020s论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545论文对应源码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt

阳光哈皮翔·2022-11-20 16:21

理解ConvNeXt网络（结合代码）

目录1.简介2.ConvNeXt的设计与实验2.1macrodesign（大的结构上的设计）2.1.1Changingstagecomputeratio（改变每个stage的堆叠次数）2.1.2Changingstemto

Orange_sparkle·2022-11-20 10:21

Yolov7论文讲解

已经超过了我们所熟知的目标检测网络，比如像YOLOV7-E6，在V100的GPU上速度达到56FPS，AP为55.9%，超越了基于transformer的目标检测网络SWINLCascade-MaskRCNN,还有ConvNeXt-XL

qq_45090597·2022-11-20 06:17

“文艺复兴” ConvNet卷土重来，压过Transformer！FAIR重新设计纯卷积新架构

ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯ConvNet新架构ConvNeXt

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

【学习日记】基于深度学习的轴承故障诊断学习全过程

学习目标：四月完成第一篇基于深度学习的故障诊断小论文目前方向，ResNeXt，transformer，ConvNeXt学习内容：数据集西储大学数据集，学校自有DDS数据集数据处理数据的一维处理师兄给的西储大学

qq_42264658·2022-11-14 07:28

YOLOv5、v7改进之三十七：结合CVPR2022新作ConvNeXt网络

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，

人工智能算法研究院·2022-10-28 07:49

精度超越ConvNeXt的新CNN——HorNet：通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互

作者|科技猛兽编辑|3D视觉开发者社区本文目录HorNet：通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互1.1HorNet原理分析1.1.1背景和动机1.1.2HorNet简介1.1.3gnConvg^{n}\text{Conv}gnConv：门控卷积实现一阶的空间交互1.1.4gnConvg^{n}\text{Conv}gnConv：高阶的门控卷积实现高阶的空间交互1.1.5gnConvg^{n}

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-10-28 07:17

目标检测算法——YOLOv5结合ConvNeXt结构

第一时间送达论文题目：AConvNetforthe2020s论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545源代码：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt

加勒比海带66·2022-10-19 11:56

HorNet

精度超越ConvNeXt的新CNN,厉害把1HorNet：通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互论文名称：HorNet:EfficientHigh-OrderSpatialInteractionswithRecursiveGatedCon

tt姐whaosoft·2022-10-17 12:28

Sequencer框架

完美超越Swin与ConvNeXt等前沿算法论文链接：https://arxiv.org/ab

tt姐whaosoft·2022-10-07 12:24

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