NEON
ARM
® NEON™ 通用 SIMD 引擎可有效处理当前和将来的多媒体格式，从而改善用户体验。 NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法（如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成），其性能至少为 ARMv5 性能的 3 倍，为 ARMv6 SIMD 性能的 2 倍。 NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系
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2024-09-13 22:02:19
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首先介绍Convnext:ConvNeXt 论文名称：A ConvNet for the 2020s 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545 论文对应源码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1SS4y157fu关于capsn
前言： 根据计划，本文开始讲述另外一个操作符串联（Concatenation），读者可以根据这个词（中英文均可）先幻想一下是干嘛的。其实还是挺直观，就是把东西连起来，那么下面我们来看看到底连什么？怎么连？什么时候连？简介： 串联操作符既是物理操作符，也是逻
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 ConvNext 准确度。作者首先采用众所周知的 ResNet 架构，并根据过去十年中的新最佳实践和发现对其进行迭代改进。作者专注于 Swin-Transformer，并密切
原创
2024-05-17 00:29:17
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Python、PyTorch、YOLOv5、backbone、ConvNeXt
原创
2023-10-07 10:46:22
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ConvNeXt: 20年代的卷积网络 作者：elfin ：ConvNeXt 项目地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545 Top Bottom 摘要 视
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2022-03-22 17:04:10
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ConvNextV2是借助MAE的思想来训练ConvnextV1。
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2024-03-17 14:15:36
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作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台导读受 Inception 的启发，本文作者提出
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2023-04-09 10:36:47
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你是否还在为计算机视觉（Computer Vision）任务选择模型架构而苦恼？在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）长期以来占据主导地位，而近年来Transformer架构凭借其强大的全局建模能力异军突起。本文将深入对比GitHub加速计划（gh_mirrors/model/models）中两种代表性模型——ConvNeXt（CNN架构...
一个1x2x4x4的数据xx->(3x3 深度卷积)->Output_dw(1x2x4x4)Output_dw->->x_ln(1x2x4x4)x_ln->(1x1 卷积, 升维)->x_expanded(1x4x4x4)x_expanded->(GELU)->(1x4x4x4)->(1x1 卷积, 降维)->(1x2x4x4)x->(残差相加)->(1x2x4x4)
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf在这篇文章之前，CV领域被Transformer给刷榜了，什么Vit啊 Swim啊各
原创
2022-10-28 11:02:37
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作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读本文提出一种卷积调制模块，利用卷积来建立关系，这比注意力机制在处理高分辨率图像时更高效，称为 Conv2Former。作者在 ImageNet 分类、目标检测和语义分割方面的实验也表明，Conv2Former 比以前基于 CNN 的模型和大多数基于 Transformer 的模型表现得更好。本文目录1 Conv2Former：Transformer 风格的卷积网络视
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2022-12-24 04:46:46
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计算机视觉论文速递（二）NAT：超越 Swin、ConvNeXt 的Neighborhood Attention Transformer1. 摘
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2023-07-12 15:15:16
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ConvNet for the 2020s我愿称之为2022年...
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2022-04-29 23:40:36
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达作者丨ChaucerG编辑丨极市平台导读 本文提出Sequencer，一个全新且具有竞争性的架构，可以替代ViT，为分类问题提供了一个全新的视角。实验表明，Sequencer2D-L在ImageNet-1K上仅使用54M参数，实现84.6%的top-1精度。不仅如此，作者还证明了它在双分辨率波段上具有良好的可迁移性和稳健性。
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2022-10-07 16:45:04
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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...
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2022-07-29 07:02:29
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作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台本文提出了一种基于递归的门控卷积的通用视觉模型，是来自
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2022-10-23 01:13:19
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