convformer
时间: 2023-08-15 08:07:23 浏览: 91
Conv2Former是一种新的ConvNet架构,旨在通过组合ConvNet与ViT的设计理念,利用卷积调制操作对自注意力进行简化,从而更高效地编码空域特征。与ConvNeXt和ViT相比,Conv2Former在ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上取得了更好的性能。作者发现,通过提升核尺寸,Conv2Former的性能也得到了一致的提升。为了保持模型的效率,作者将默认尺寸设置为\[1\]。关于Conv2Former与VAN的区别,可以参考之前的分享《优于ConvNeXt,南开&清华开源基于大核注意力的VAN架构》\[2\]。总的来说,Conv2Former是一种结合了ConvNet和ViT思想的新型ConvNet架构,在多个任务上表现出优于传统ConvNet和ViT的性能\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [大道至简 | Conv2Former:比ConvNeXt还秀!](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/128157019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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