IGAM 的完整训练过程如图 2： ? 图 2. 输入梯度对抗匹配的训练过程 以及，代码如下： ? 最后，作者讨论了在不同维度的任务之间迁移的问题。...为了沿与输入梯度相反方向的梯度传播损失，使用仿射函数来调整目标任务图像以匹配教师模型输入层的维度： ? 随后，可以计算教师模型的交叉熵损失如下： ?...由于仿射函数是连续可微的，可以通过反推得到输入梯度： ? 图 3 给出了令图像与教师模型输入维度的匹配转换的三个示例，分别为图像缩放、图像切割和图像填充。 ? 图 3....令图像与教师模型输入维度的匹配转换的示例 实验分析 本文在由 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny-ImageNet 组成的源-目标数据对上完成了 IGAM 实验。...尽管二者之间存在很大的不同，本文作者尝试借鉴 NLP 的思想，通过对离散视觉概念进行密集描述的方法，在图像处理任务中构建离散目标函数。
（特征维度并不代表信息的多少，只是作为一种估计的手段） Inception V2 学习了 VGG 用两个3×3的卷积代替一个5×5的大卷积，在降低参数的同时建立了更多的非线性变换，使得 CNN 对特征的学习能力更强...BN 的论文指出，传统的深度神经网络在训练时，每一层的输入的分布都在变化，导致训练变得困难，我们只能使用一个很小的学习速率解决这个问题。...triplet loss的目的就是通过学习使xa和xp特征之间的距离尽可能小，使xa和xn特征之间的距离尽可能大，并且设置一个阈值t，使得xa、xp距离和xa、xn距离的差值大于该阈值，即： ?...损失函数的含义为：当xa与xn之间的距离 小于xa与xp之间的距离加t时，会产生大于0的loss，当xa与xn之间的距离大于xa与xp之间的距离加t时，上式中括号内的值小于0，loss按0计算。...代表两个样本特征的欧氏距离，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相匹配，y=0则代表不匹配，margin为设定的阈值。观察可发现，当样本匹配时y=1，loss变为 ?
于我们的工作同时进行的一项工作是使用强化学习和模型研究来探索高效的模型设计。...在它们之中，最先进的网络如Xception和ResNeXt在构建块时引入了高效的深度分离卷积和组卷积，使得其在性能和计算成本之间取得了平衡。...然而，如果多个组卷积堆叠在一起，就会产生一个副作用：一个确定通道的输出仅仅取决于输入通道的一部分，下图的(a)展示了两个堆叠组卷积层的情况，很明显一个确定组的输出仅与组内的输入有关，这样的性质阻止了不同通道组之间的信息流通...现在换一种思路来理解组卷积，假定输入的维度为 Hin x Win x Din，卷积核的维度为 h x w x Din x Dout，标准卷积的结果就是输出维度为 Hin x Win x Dout，它的每一个元素包含了所有输入通道的信息...，这是一个残差块，在主分支的 3×3 卷积层我们使用了深度卷积，接着，我们用 1×1 的 组逐点卷积 和通道清洗取代第一个1×1卷积层得到图(b)，第二个组逐点卷积的目的是恢复通道维度让其和shortcut
作者：Edison_G 自发布以来，ImageNet 数据集逐渐成为机器学习社区最流行的图像分类基准，但 ImageNet 自身存在着标签噪声，以及单标签标注属性与多类别样本之间的不匹配。...在近日发布的一篇论文中，来自韩国 NAVER AI LAB 的研究者认为，在应用了随机剪裁的训练设置下，单标签标注和高效多标签图像之间的不匹配带来了同等问题。...实验表明，使用局部多标签训练的模型在迁移至目标检测和实例分割任务以及多种稳健性基准时，性能优于基线方法。 此外，研究者还开源了重新标注的 ImageNet 训练集、预训练权重和源代码。...研究者移除了分类器的全局平均池化层，并将接下来的线性层转化为 1×1 的卷积层，从而将该分类器转化为一个全卷积网络。然后，模型的输出成为 f(x) ∈ R^W×H×C。...迁移学习 研究者还检验了 ReLabel 带来的 ImageNet 性能改进能否迁移至不同的下游任务，展示了在五个细粒度分类任务、目标检测与实例分割任务上的结果。
灵活的模型扩展性：得益于Swin Transformer的高度模块化和可扩展性，我们的改进方案不仅限于当前的YoloV10版本，还可以轻松地迁移到其他基于深度学习的目标检测框架中，为更广泛的应用场景提供性能支持...本次将Swin Transformer融入YoloV10的改进尝试，不仅是对传统目标检测模型的一次大胆革新，更是对深度学习技术在实际应用中潜力的一次深刻挖掘。...除了这些架构上的进步，在改进单个卷积层方面也有很多工作，例如深度卷积 [67] 和可变形卷积 [17, 81]。...ViT 在图像分类上的结果令人鼓舞，但其架构不适合用作密集视觉任务或输入图像分辨率高时的通用骨干网络，因为它的低分辨率特征图和二次增加图像大小的复杂性。...相对位置偏差 在计算自注意力时，我们遵循 [48, 1, 31, 32] 通过在计算相似度时将相对位置偏差添加到每个头部： 其中 是查询、键和值矩阵；d 是查询/键维度，M2 是窗口中的补丁数。
输入图像（左）和理想的输出图像（右） Carvana 希望为消费者提供全面、透明的购车信息，以提升购买体验。...TernausNet 是一个可用于密集图像分割的深度学习模型，能够根据使用者的要求，对原始图像进行划分，将原始图像分成有不同意义的若干部分。...网络架构 U-Net 是一种编码器-解码器结构，在网络向前传播的过程中，编码器逐渐收缩，减少池化层的空间维度；而解码器逐渐扩张，逐步修复物体的细节和空间维度。...FCN 可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类...左侧编码器的通道数逐渐增加，右侧解码器的通道数逐渐减少。顶部连接左侧和右侧的箭头表示从编码层向相应的解码层的信息迁移。 TernausNet 采用 VGG11 作为 U-Net 网络的编码器。
遵循相同的逻辑，如果我们绕过模型的第一层的输入，将其作为模型的最后一层的输出，网络应该能够预测它之前学习的任何函数，并将输入添加其中。 ? 直觉告诉我们，学习f（x）= 0对网络来说很容易。...每一层遵循相同的模式，它们分别使用固定的特征映射维度（F）[64,128,256,512]执行3×3卷积，每2次卷积绕过输入。此外，宽度（W）和高度（H）在整个层中保持恒定。...虚线是因为输入体积的尺寸发生了变化（当然由于卷积而减少）。注意，层之间的这种减少是通过在每层的第一次卷积时步幅从1增加到2来实现的，而不是通过池运算，我们通常将池运算视为向下采样器。...此外，我将尝试遵循与PyTorch官方实现相近的符号，以便稍后在PyTorch上实现它。 例如，论文主要针对ImageNet数据集解释了ResNet。...Projection Shortcut执行卷积运算，以确保此加法运算中的体积大小相同。从论文中我们可以看到有两个选项可以匹配输出大小。或者填充的输入体积或执行的1×1卷积。这里显示了第二个选项。 ?
在本文中，作者引入了一种新的块结构剪枝方法来解决ViTs的资源密集问题，从而在准确性和硬件加速之间达到平衡。与无结构剪枝或通道结构剪枝不同，块剪枝利用了线性层的块状结构，从而实现更有效的矩阵乘法。...非结构化剪枝 从卷积核中移除单个连接（神经元），这是由开创性工作[20, 21]最早建立起来的剪枝方案，这些工作尝试对LeNet和AlexNet进行非结构化剪枝。...[51] 采用Nvidia的Ampere 2:4稀疏结构以实现高加速，但需要结构约束确保qkv、前馈和投影层（ Head 对齐）的维度匹配，从更大的ViT变体中搜索子网络以匹配较小网络的延迟。...与结构化剪枝方案相比，作者的半结构化方案允许在空白注意力和密集模型中的精细模式之间的中间状态，保留了更多对模型精度至关重要的注意力信息。...在LSP-DeiT-Base（FLOPs 45%）上，最后两个注意力层没有活跃的注意力头。因此，在计算中可以完全丢弃这些块，这可能会使报告的FLOPs减少更多。 迁移学习到底层任务。
摘要我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。...因此，当应用密集时，该体系结构只能在沿每个轴的输入维中每36个像素生成一个分类向量。与10视图方案相比，这种输出的粗分布降低了性能，因为网络窗口与图像中的对象不匹配。...3.5、卷积网络和滑动窗效率与许多每次为输入的每个窗口计算整个管道的滑动窗口方法相反，当以滑动方式应用ConvNets时，它本质上是高效的，因为它们自然地共享重叠区域的公共计算。...注意，我们架构的最后一层是完全连接的线性层。在测试时，这些层被具有1x1空间范围内核的卷积操作有效地替换。然后，整个ConvNet只是一系列卷积、最大池化和阈值化操作。?...然后，最令人讨厌的负面错误被添加到引导带传球的训练集中。独立的引导遍历使训练变得复杂，并且在负样本收集和训练时间之间存在潜在的不匹配风险。
，以及单标签标注属性与多类别样本之间的不匹配。...在近日发布的一篇论文中，来自韩国 NAVER AI LAB 的研究者认为，在应用了随机剪裁的训练设置下，单标签标注和高效多标签图像之间的不匹配带来了同等问题。...实验表明，使用局部多标签训练的模型在迁移至目标检测和实例分割任务以及多种稳健性基准时，性能优于基线方法。 此外，研究者还开源了重新标注的 ImageNet 训练集、预训练权重和源代码。...研究者移除了分类器的全局平均池化层，并将接下来的线性层转化为 1×1 的卷积层，从而将该分类器转化为一个全卷积网络。然后，模型的输出成为 f(x) ∈ R^W×H×C。...迁移学习 研究者还检验了 ReLabel 带来的 ImageNet 性能改进能否迁移至不同的下游任务，展示了在五个细粒度分类任务、目标检测与实例分割任务上的结果。
在残差学习主导的这一时期早期，密集连接的卷积网络（DenseNets[32]）引入了一种新颖的方法：通过特征拼接而不是加法捷径来维持捷径连接。...我们在此处为我们的研究补充了因子分析（见表8b）。 更大的中间通道维度。对于深度可分离卷积来说，一个大的输入维度至关重要[60]。...DenseNets同样采用了ER（扩展比）的概念；然而，它们独特地将ER应用于增长率（GR）（例如，）而不是输入维度，以减少输入和输出维度。我们认为，这损害了通过非线性编码特征的能力[24]。...我们的实验结果表明，采用块化可以在不损失精度的情况下显著提高计算速度（见表1(f)）。 优化过渡层：过渡层的另一个作用是降采样，并且采用了额外的平均池化来进行降采样。...图6显示，RDNet在每一层都学习到了独特的特征，与ConvNeXt相比展示了不同的模式。在第三列中，ConvNeXt和RDNet在比较时惊人地学习了不同的特征，突出了每个模型独特的学习动态。
受NLP的启发，多项工作尝试将CNN的结构与self-attention进行结合（比如DETR：Facebook提出基于Transformer的目标检测新范式 | ECCV 2020 Oral），其中一些则尝试完全替换卷积...在预训练和fine-tuning期间，分类head都接到$z^0_L$上。分类head在预训练时由仅有单隐藏层的MLP实现，而在fine-tuning时由单线性层实现。...此外，初始的position embedding仅有图像块的一维顺序信息，不包含二维空间信息，所有图像块间的空间关系必须从头开始学习。...有一种特殊情况，特征块为$1\times 1$的空间大小。这意味着输入embedding序列通过简单地将特征图按空间维度展开，然后映射到Transformer维度得到。...将VTAB任务拆分与SOTA模型进行对比，其中VIVI是在ImageNet和Youtube数据集上训练的ResNet类模型。
因此，当实际观察标签为1时预测0.3的概率将导致较高的对数损失 图：评估指标 数据泄露 了解了需要实现的目标后，从头开始构建了CNN模型。添加了通常的可疑对象-卷积批处理规范化，最大池化和密集层。...图：图像类混淆示例（i）接电话（ii）头发和化妆 额外的层 为了使迁移学习的价值最大化，添加了一些额外的层来帮助模型适应我们的用例。...在进行迁移学习时，第一个问题是是否应该只训练添加到现有架构中的额外层，还是应该训练所有层。从使用ImageNet权重开始，并且仅训练新层，因为要训练的参数数量会更少，而模型会训练得更快。...图：使用（i）亚当（ii）SGD跨时期的精度 使用哪种架构？ 使用ImageNet数据集上的训练权重（即预先训练的权重）尝试了多种迁移学习模型。 VGG16 VGG16模型具有16层。...MobileNet使用深度方向可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。它具有两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。 迁移学习模型的表现 图：迁移学习模型比较。
然而，ViT产生单一尺度和低分辨率的表示，这与密集的预测任务不兼容，因为这些任务需要高位置灵敏度和细粒度的图像细节。 近年来，为了适应密集的预测任务，人们提出了各种ViT Backbone。...每个模块从一个轻量级的密集融合层开始，实现跨分辨率交互和一个高效的块嵌入局部特征提取，然后是重复增强的局部自注意力块(HRViTAttn)和混合尺度卷积前馈网络(MixCFN)。...inverted residual blocks 的启发，作者通过在2个线性层之间插入2条多尺度深度卷积路径，设计了一种混合尺度卷积FFN(MixCFN)。...为了解决处理大图像时的可伸缩性问题，作者在将输入输入到HRViT主体之前对输入进行4次采样。...在第i个输入和第j个输出(j>i)之间的下采样路径中，采用步长为 的深度可分离卷积来缩小空间维数并匹配输出通道。DWConv中使用的kernel-size是 来创建patch overlaps。
反卷积层在进行上采样时，不是使用简单的双线性插值，而是通过学习实现插值操作。此网络层也被称为上卷积、完全卷积、转置卷积或是分形卷积。...因此，该论文所提出的空洞卷积层是如此工作的: 空洞卷积层在不降低空间维度的前提下增大了相应的感受野指数。...特别的是，池化层3和池化层4之间的卷积操作为空洞卷积层2，池化层4之后的卷积操作为空洞卷积层4。...这篇文章所提出的背景模型(frontend module)可在不增加参数数量的情况下获得密集预测结果。 这篇文章所提到的背景模块单独训练了前端模块的输出，作为该模型的输入。...子阶段聚合通过“粗略”部分和“精细”部分组装相应阶段之间的特征表示。它通过组合具有相同尺寸的层来提供感受野和高维结构细节。
图像分类与视频分类任务性能比较（上方为 ImageNet 上 224x224 与 384x384 分辨率输入） 研究动机 对图像和视频上的表征学习而言，有两大痛点： 局部冗余（local redundancy...相较而言，卷积在提取这些浅层特征时，无论是在效果上还是计算量上都具有显著的优势。那么为何不针对网络不同层特征的差异，设计不同的特征学习算子，将卷积和自注意力有机地结合物尽其用呢？...对于下采样层，他们只在第一次下采样同时压缩时间和空间维度，而在其余三次下采样仅压缩空间维度，也即是第一次下采样卷积核大小为 3x4x4、步长为 2x4x4，其余卷积核大小为 1x2x2、步长为 1x2x2...视频 backbone 的预训练、训练和测试 迁移性能、卷积核展开方式、训练采样方式 Transfer learning：表 11 中比较了不同结构的预训练性能以及小数据集上的迁移学习性能，可以发现，...联合的时空学习方式，不仅在预训练模型上性能更好，在小数据集上的迁移学习性能提升明显。
如图 3所示标准卷积在空间维度和通道维度直观说明（以下示意图省略“spatial“，”channel“，”Input“，”Output“），输入特征图和输出特征图之间连接线表示输入和输出之间的依赖关系。...以conv3x3为例子，输入和输出空间“spatial”维度密集连接表示局部连接；而通道维度是全连接，卷积运算都是每个通道卷积操作之后的求和(图 2)，和每个通道特征都有关，所以“channel”是互相连接的关系...但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)。残差网络使信息更容易在各层之间流动，包括在前向传播时提供特征重用，在反向传播时缓解梯度信号消失。...很多轻量化模型重复 block 架构，只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。...3、论文使用强化学习的思路，首先确定了 block 的连接方式，在每个 block 使用层级搜索空间，确定每个卷积层的卷积类型，卷积核、跳跃层连接方式，滤波器的尺寸等。
图2标准卷积计算过程 如图3所示标准卷积在空间维度和通道维度直观说明（以下示意图省略“spatial“，”channel“，”Input“，”Output“），输入特征图和输出特征图之间连接线表示输入和输出之间的依赖关系...以conv3x3为例子，输入和输出空间“spatial”维度密集连接表示局部连接；而通道维度是全连接，卷积运算都是每个通道卷积操作之后的求和(图2)，和每个通道特征都有关，所以“channel”是互相连接的关系...图3标准卷积：空间维度和通道维度示意图 1.2 Grouped Convolution 分组卷积是标准卷积的变体，其中输入特征通道被为G组(图4)，并且对于每个分组的信道独立地执行卷积，则分组卷积计算量是...但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)。残差网络使信息更容易在各层之间流动，包括在前向传播时提供特征重用，在反向传播时缓解梯度信号消失。...3、论文使用强化学习的思路，首先确定了 block 的连接方式，在每个 block 使用层级搜索空间，确定每个卷积层的卷积类型，卷积核、跳跃层连接方式，滤波器的尺寸等。
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