因此,使用FP16時,總的訓練速度加速了2~3倍:Comparison of the training time and validation accuracy for ResNet-50 between the baseline (BS=
這是因為MSA具有平均化特徵圖的操作,這會減少特徵圖點之間的方差,進而對特徵圖進行整合,為了證明這一論點,作者做實驗對ResNet和ViT的特徵圖的方差進行計算,實驗結果如下圖所示:從圖中可以看出,MSA傾向於減少方差,相反,ResNet中
第二,就算你改正上面這個錯誤,用conv(x,A)計算出的y和原來的y可能還是有細微差距,原因在於fft取點,但影響應該不大
U-Net摘要Abstract of U-NetØ主要貢獻:本文提出了一個網路和訓練策略,使用資料增強,以便更有效的使用可用的帶標籤樣本Ø 網路結構:網路由兩部分組成,定義一個收縮路徑來獲取全域性資訊,同時定義一個對稱的擴張路徑用以精確定位
Miaofei Han, Guang Yao, Wenhai Zhang, Guangrui Mu, Yiqiang Zhan, Xiang Zhou, Yaozong Gao,Segmentation of CT thoracic org
shape))(1, 64, 8, 8)(1, 128, 4, 4)(1, 256, 2, 2)(1, 512, 1, 1)”“”arch_settings={18:(BasicBlock,(2,2,2,2)),34:(BasicBlock
__init__(mask,in_channels,out_channels,kernel_size,**kwargs)下面我們用同樣的感受野視覺化的方法來驗證VerticalStackConv和HorizontalStackConv,具體
flatten()asserttorch
add_image(“output_ConvTrans”,output_ConvTrans,1)# Convolutionoutput_Conv=Conv(img)print(“output_Conv
AutoFPNAutoFPN的創新點在後面兩個網路中,如下圖示,主要是針對backbone的特徵先做自動fusion操作(Auto-fusion),另外就是對head網路使用NAS技術搜尋得到一個網路用於分類和迴歸(Auto-head)
具體地,RFB基於RFs的不同尺度,使用不同的卷積核,設計了多分支的conv、pooling操作,並透過蟲洞卷積來控制感受野的離心率,最後一步reshape操作後,形成生成的特徵,如fig 2所示:從fig 2中可知,RFB也concate
結果表明與原模型相比有1%提升:在[1]發表後,Kaiming組又發表了Identity mapping[2]文章來探討更深的殘差網路的最佳化問題,提出了“pre-activation”的順序,即進入每一個Block時先進行BatchNor
在one-stage instance seg的探索道路上:YOLACT證明了用32個proto_mask + 32-dim的mask coeff + box crop可以做BlendMask證明了用4個proto_mask + 4個7*7
randn(out_channels,in_channels,3,3)
前 言:repVGG絕對可以算得上2020年在backbone方面有很大影響力的工作,其核心思想是:透過結構重引數化思想,讓訓練網路的多路結構(多分支模型訓練時的優勢——效能高)轉換為推理網路的單路結構(模型推理時的好處——速度快、省記憶
“FP32 轉 INT8 是否算作一種運算元”這個可以看做 op,實際上也依賴硬體實現,如果硬體內建處理得當可以忽略該 op 的存在,如果硬體無內建轉換則需要顯式在網路中加入該 op
randn(out_channels,in_channels,3,3)
data)這在後訓練量化裡面沒有問題,但在 pytorch 中,這種寫法是沒法回傳梯度的,因此量化訓練裡面,需要重新修改偽量化節點的寫法
Module):def __init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,strides=1,padding=1):super(double_conv2d_bn,self)
圖4:ContextNet中的Conv Block上圖可以看到,這是作者設計的結構,在SE之前有n個Conv layer(conv + BN + act),最外層有個殘差網路