程序员和做网站那个好找工作,校园文化宣传主题网站的建设,自助建站 平台,腾讯云服务器怎么搭建网站ConvNeXt-Tiny
ConvNeXt-Tiny 是一种改进的卷积神经网络架构#xff0c;其设计目的是在保持传统卷积神经网络优势的同时#xff0c;借鉴了一些Transformer架构的成功经验。
ConvNeXt-Tiny 的优点 架构优化#xff1a; ConvNeXt-Tiny 对经典ResNet架构进行了多种优化#…ConvNeXt-Tiny
ConvNeXt-Tiny 是一种改进的卷积神经网络架构其设计目的是在保持传统卷积神经网络优势的同时借鉴了一些Transformer架构的成功经验。
ConvNeXt-Tiny 的优点 架构优化 ConvNeXt-Tiny 对经典ResNet架构进行了多种优化包括调整卷积核大小、增加归一化层以及调整激活函数的使用。这些改进使得ConvNeXt-Tiny在保持计算效率的同时能够提高模型的表示能力。 高效计算 ConvNeXt-Tiny 采用了更大范围的卷积核和较少的池化操作这使得它在同样的计算预算下能够捕捉到更丰富的特征信息提高了模型的性能。 灵活性 由于ConvNeXt-Tiny 保留了卷积神经网络的基本结构因此可以容易地与现有的卷积神经网络基础设施兼容易于部署和优化。 性能优越 在多个基准测试中ConvNeXt-Tiny 展示了优异的性能特别是在图像分类任务中能够与最先进的Transformer模型相媲美。
作为YOLO系列网络主干网络的可行性
YOLOYou Only Look Once系列网络是一种用于目标检测的实时系统其设计的一个关键点是速度和精度的平衡。以下是ConvNeXt-Tiny作为YOLO主干网络的可行性分析 计算效率 ConvNeXt-Tiny 具有高效的计算特性这对于实时目标检测任务至关重要。其优化的卷积架构可以在保证精度的同时提供更快的推理速度。 特征提取能力 ConvNeXt-Tiny 的设计增强了特征提取的能力特别是在捕捉图像细节方面。这对于目标检测任务非常重要因为精确的特征提取是提高检测精度的基础。 兼容性 由于ConvNeXt-Tiny 保留了传统卷积神经网络的基本结构迁移到YOLO架构中相对简单能够利用现有的优化方法和硬件加速。 模型大小与复杂度 ConvNeXt-Tiny 的模型大小和复杂度适中这使得它可以在保持高检测精度的同时不会大幅增加YOLO网络的计算负担。
替换ConvNeXt-Tiny(基于MMYOLO)
如果想要使用在 MMPretrain 中实现的主干网络需要先安装 MMPretrain
##官方提供的安装命令
##如果安装不成功的可以考虑直接把压缩包下载下来进行安装
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpretrain.git
cd mmpretrain
mim install -e .
OpenMMLab 2.0 体系中 MMYOLO、MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 中的模型注册表都继承自 MMEngine 中的根注册表允许这些 OpenMMLab 开源库直接使用彼此已经实现的模块。 因此用户可以在 MMYOLO 中使用来自 MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 的主干网络而无需重新实现。
假设想将ConvNeXt-Tiny作为 yolov5 的主干网络则配置文件如下
_base_ ./yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py# 导入 mmpretrain.models 使得可以调用 mmpretrain 中注册的模块
custom_imports dict(imports[mmpretrain.models], allow_failed_importsFalse)
checkpoint_file https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/convnext/downstream/convnext-tiny_3rdparty_32xb128-noema_in1k_20220301-795e9634.pth # noqa
deepen_factor _base_.deepen_factor
widen_factor 1.0
channels [192, 384, 768]model dict(backbonedict(_delete_True, # 将 _base_ 中关于 backbone 的字段删除typemmpretrain.ConvNeXt, # 使用 mmcls 中的 ConvNeXtarchtiny,out_indices(1, 2, 3),drop_path_rate0.4,layer_scale_init_value1.0,gap_before_final_normFalse,init_cfgdict(typePretrained, checkpointcheckpoint_file,prefixbackbone.)), # MMCls 中主干网络的预训练权重含义 prefixbackbone.为了正常加载权重需要把这个 prefix 去掉。neckdict(typeYOLOv5PAFPN,deepen_factordeepen_factor,widen_factorwiden_factor,in_channelschannels, # 注意ConvNeXt-Tiny 输出的3个通道是 [192, 384, 768]和原先的 yolov5-s neck 不匹配需要更改out_channelschannels),bbox_headdict(typeYOLOv5Head,head_moduledict(typeYOLOv5HeadModule,in_channelschannels, # head 部分输入通道也要做相应更改widen_factorwiden_factor))
)
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