ConvNextBlock: 替代ResNet的卷积网络模块

ConvNextBlock：ResNet的高效替代方案
最新推荐文章于 2023-09-27 07:00:00 发布
最新推荐文章于 2023-09-27 07:00:00 发布
阅读量697 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 网络 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KiMysql/article/details/133290432
本文介绍了ConvNextBlock，一种替代ResNet的卷积网络模块，旨在提升模型性能和效率。该模块源于ResNet的残差思想，但通过引入改进，增强了网络的表达力和训练效果。通过堆叠ConvNextBlock，可以构建深度和宽度可调的卷积神经网络，适应不同任务需求。

在深度学习领域，ResNet（Residual Network）是一种非常受欢迎的卷积神经网络模型，其通过引入残差连接解决了梯度消失问题，取得了许多重要的成果。然而，研究者们一直在不断探索新的网络结构，希望进一步提升模型的性能和效率。在这篇文章中，我们将介绍一种名为ConvNextBlock的卷积网络模块，它可以作为ResNet的替代选择，并展示相应的源代码。

ConvNextBlock的设计灵感来自于ResNet中的残差块，但它引入了一些新的改进来增强网络的表达能力和训练效果。下面是ConvNextBlock的Python源代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNextBlock(nn.Module):
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
DDPM代码详细解读(3)：图解模型各部分结构、用ConvNextBlock代替Resnet
沉迷单车的追风少年
05-08 4724
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 前言：前两篇文章讲了pytorch版本的代码，并一一介绍重要方法的原理。官方给的代码是tensorflow TPU版本，没有跑通。但是有很多人用pytorch复现了tensorflow TPU版本的代码，暂时没看见tensorflow GPU版本的代码。这篇文章解读一下对应的pytorch版本的代码，重点分析一下用最新的ConvNextBlock代替ResBlock效果。 目录 整体Unet结构 原先Resnet结构 ConvNex.
【第64篇】ConvNeXt V2论文翻译：ConvNeXt V2与MAE激情碰撞
AI浩
01-06 2373
论文链接：ConvNeXt V2 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个新的全局响应归一化(GRN)层，可以添加到Co
【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解
热门推荐
tobefans的博客
03-23 8万+
生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模型，并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM，并适当地增加一些目前有效的改进内容。
❀资源帖❀ResNet，ConvNeXt,Transformer预训练模型等
weixin_44649780的博客
04-14 6146
resnet权重文件下载！
YOLOv5、YOLOv8改进：ConvNeXt（backbone改为ConvNextBlock）
weixin_45303602的博客
09-27 2556
ConvNeXt是一种由Facebook AI Research和UC Berkeley共同提出的卷积神经网络模型。它是一种纯卷积神经网络，由标准卷积神经网络模块构成，具有精度高、效率高、可扩展性强和设计非常简单的特点
将C2F换成ConvNeXtBlock对小目标有什么好处吗
最新发布
07-16
- **感受野变化**：ConvNeXtBlock使用7x7卷积核，相比于C2F模块中常用的3x3卷积核，具有更大的感受野。这对于小目标检测可能是一把双刃剑： - 优点：更大的感受野有助于捕捉上下文信息，从而帮助识别小目标（因为小...
卷积核大小选择的艺术：3x3 vs 5x5 vs 7x7，性能与精度的极限权衡（附实验数据）
卷积核（Convolutional Kernel）是卷积神经网络（CNN）中实现特征提取的核心算子，本质上是一个可学习的局部权重矩阵。它通过在输入特征图上滑动并执行逐元素乘加操作，捕获空间局部相关性，如边缘、纹理等低级视觉...
但是我需要convnext这个模块
07-16
根据引用[2][3][4]，ConvNeXtBlock 是 ConvNeXt 网络的基本构建模块，它借鉴了 Transformer 的设计思想来改进传统的卷积模块。以下是一个标准的 ConvNeXtBlock 实现，它包含以下关键设计： 1. 深度可分离卷积...
CV-Model【8】：ConvNeXt
BUPTer
01-31 1637
随着ViT在计算机视觉领域大放异彩，越来越多的研究人员将工作重心放在上，在计算机视觉领域上CNN难道真的要被完全取代吗？本文长篇分析并设计 CNN 架构的若干技巧，对照的设计理念，渐进式“现代化”改造ResNet，取得了良好的效果，对深度网络的设计具有较大的参考价值分层变形器（如）重新引入了几个 ConvNet 先验，使得 Transformer作为通用视觉骨干实际上是可行的，并在各种视觉任务中表现出显著的性能。然而，这种混合方法的有效性仍然主要归功于的内在优势，而不是的内在归纳偏见。
Convnext前传----resnext及pytorch实现
m0_74982304的博客
04-16 433
套娃一下，resnext又与VGG，inception，resnet相关联。
ConvNeXt网络结构搭建
m0_56247038的博客
06-14 3680
ConvNeXt网络详解_太阳花的小绿豆的博客-优快云博客13.1 ConvNeXt网络讲解_哔哩哔哩_bilibili
使用PyTorch复现ConvNext：从Resnet到ConvNext的完整步骤详解
deephub
05-09 4981
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QzSpL26A-1652067254818)(http://images.overfit.cn/upload/20220509/bbdccec911fc47e286ee2361fd9f8810.png)] ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构，不仅超越了基于 Transformer 的模型（如 Swin），而且可以随着数据量的增加而扩展！今天我们使用Pytorch来对其进行复现。下图显示了针对不同数据集/模型大小的
【神经网络】(19) ConvNeXt 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码
博观而约取，厚积而薄发
03-28 7352
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 ConvNeXt 卷积神经网络模型。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 完整代码在我的Gitee中：https://gitee.com/dgvv4/neural-network-model/tree/master/ 21年Transformer频频跨界视觉领域，先是在图像分类上被谷歌ViT突破，后来在目标检测和图像分割又被微软Swin Transformer拿下。随着投身视觉Trans
【深度学习】入门理解ResNet和他的小姨子们（三）---ResNeXt
Shwan_ma的博客
10-11 1万+
文章名称《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》 文章链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431其实ResNeXt这个网络结构严格说起来应该不算ResNet的小姨子，因为这是亲儿子啊，哈哈哈。自从KaiMing大神离开MSRA去了FaceBook之后，就跟RBG大神坐到了一起，这篇的文章
【深度学习】CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt...
fengdu78的博客
03-08 1649
作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读ConvNeXt 可以看做是把 Swin Transformer 包括 ViT 的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版，升级了 ResNet 架...
（pytorch进阶之路）ConvNeXt论文及实现
qq_19841133的博客
08-01 4571
block层，没有4个stage的概念了，不同stage之间也没有下采样了，3+3+9+3一共18个block，block都是dim=384，每个block里面都是3层，第一层是dim=384的depth-wise二维卷积，第二层1×1的dim=384×4的point-wise卷积，第三层是1×1的dim=384的point-wise卷积，输入和最后一层输出进行残差连接，一共进行18次。..................
ConvNext笔记
laonafahaodange的博客
05-10 2391
1.drop path 1.1.复习下dropout 早些时候学习过drop out，先回顾下drop out的原理。 简单来说，就是在训练过程中随机“失活”部分神经元。，如图所示： 所谓失活，就是将神经元的输出值置0。 更具体来说，我们现在所用的dropout都是Inverted Dropout，即训练过程中除去失活的神经元外，对剩余的神经元进行缩放。 那么我们为什么要进行缩放呢？这就不得不提到早先时候dropout原始论文所提到的“朴素版”，也称为Vanilla Dropout 早先Vanilla D
CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt...
jacke121的专栏
09-02 3611
CVPR 2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作：全新的纯卷积模型ConvNeXt
ConvNeXt：超越 Transformer？总结涨点技巧与理解代码(附注释)
书山有路，学海无涯！
01-14 1万+
CNN or Transformer？研究证明通过对 CNN 一步步改进也可以达到超越 Transformer 的表现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值