典型的 ViT 模型主要继承了 NLP Transformer 的设计策略，例如，在 Q、K、V 的投影中使用相等的通道数、在不同阶段增加
原创
2024-07-31 11:27:55
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与先前的语义分割模型依赖于大量的自注意力、硬件效率低下的大内核卷积或复杂的拓扑结构来获得良好的性能不同
原创
2024-08-08 11:25:44
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# EfficientViT: 一种高效的视觉Transformer
随着深度学习的发展，视觉Transformer（ViT）逐渐成为计算机视觉领域的重要模型。然而，ViT模型由于其巨大的参数量和计算复杂度，使得在资源受限的设备上部署变得困难。为了解决这一问题，研究者们提出了EfficientViT，一种高效的ViT模型。本文将介绍EfficientViT的概念、原理以及在PyTorch中使用t
原创
2024-07-30 07:38:02
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1.预言EfficientNet(V2)来自2021年，出自Google之手。2.亮点引入Fused-MBConv模块引入渐进式学习策略（训练更快）2.1 Fused-MBConv模块2.2 渐进式学习前面提到过，训练图像的尺寸对训练模型的效率有很大的影响。所以在之前的一些工作中很多人尝试使用动态的图像尺寸（比如一开始用很小的图像尺寸，后面再增大）来加速网络的训练，但通常会导致Accu
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2024-06-04 12:24:58
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GitHub地址： https://github.com/mit-han-lab/efficientvit#usage 相关： https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_efficientvit.html
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2024-05-11 11:26:49
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EfficientViT-SAM在保留SAM轻量级的提示编码器和 Mask 解码器的同时，作者用EfficientViT替换了沉重的图像编码器。在训练方面，首
原创
2024-04-01 13:06:43
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【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构
原创
2024-06-21 17:44:50
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[Cascaded Group Attention (CGA) 介绍]Cascaded Group Attention (CGA) 是在文章 "EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention" 中提出的一种新型注意力机制。其核心思想是增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的
