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“Patchify”（stem为最初的下采样模块，改为与swin相似的patch卷积进行下采样）2.2ResNeXt（参考ResNeXt）2.2.1depthconv（普通卷积改为DW卷积）2.2.2width（增加每个stage网络的深度）2.3invertedbottleneck2.3.1invertingdims（bottleneck由Resnet中两头粗中间细改为
ConvNeXtV2学习笔记ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencodersAbstract在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下，视觉识别领域在21世纪20年代初实现了快速现代化和性能提升。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，但它们也可能受益于自监督学习技术，如蒙面自编码器(MAE)[31]。然而，我们发现，简单地结合这两种方法会导致性能不佳。在本文中，我们提出了一个全卷积掩码自编码器框架和一
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练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py导入项目使用的库在train.py导入importjsonimportosimportmatplotlib.pyplotaspl
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练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py导入项目使用的库在train.py导入importjsonimportosimportmatplotlib.pyplotaspl
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，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进
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，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进
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，最神奇的是，它完全不考虑图像的特点，什么CNN的平移不变性(TranslationalInvariance)和局部性(Locality)统统都没有考虑，只要把图像打成patch后，丢到Transformer就
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，最神奇的是，它完全不考虑图像的特点，什么CNN的平移不变性(TranslationalInvariance)和局部性(Locality)统统都没有考虑，只要把图像打成patch后，丢到Transformer就
