做外贸要看哪些网站,网站模板 html,c mvc 网站开发进阶之路,企业网站运维Pyramid Vision Transformer v2#xff08;PVTv2#xff09;
Pyramid Vision Transformer v2#xff08;PVTv2#xff09;是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型#xff0c;它同样结合了Transformer架构和金字塔结构#xff0c;旨在提供更强大的特征表示和更好的…Pyramid Vision Transformer v2PVTv2
Pyramid Vision Transformer v2PVTv2是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型它同样结合了Transformer架构和金字塔结构旨在提供更强大的特征表示和更好的性能。
PVTv2的主要改进包括
降低计算复杂度通过引入线性复杂度注意层Linear Complexity Attention LayerPVTv2将PVTv1的计算复杂度从二次降低到线性使得模型在处理高分辨率输入时更加高效。重叠补丁嵌入PVTv2采用了重叠补丁嵌入Overlapping Patch Embedding来替代PVTv1中的非重叠补丁嵌入。这种方法可以更好地保留图像的局部连续性提高模型的性能。卷积前馈网络在PVTv2中卷积前馈网络Convolutional Feed-Forward Network被用来替代PVTv1中的全连接前馈网络。这种方法可以引入卷积的局部性和层次性进一步提高模型的性能。
通过这些改进PVTv2在多个基本视觉任务如分类、检测和分割上实现了显著的性能提升并且在参数量和计算量方面也具有更好的优化。
PVTv2作为YOLO主干网络的可行性分析
性能优势PVTv2作为PVTv1的改进版本具有更强的特征表达能力和更高的性能。将其作为YOLO的主干网络可以使得YOLO能够更有效地提取图像中的特征信息从而提高目标检测的精度和效率。特别是在处理多尺度目标时PVTv2的金字塔结构和线性复杂度注意层能够提供更丰富的特征信息进一步提高模型的性能。兼容性尽管PVTv2主要基于Transformer架构但其金字塔结构的设计使其仍然可以与YOLO的检测头进行有效地融合。通过合理的网络结构和参数设置可以将PVTv2作为YOLO的主干网络来使用并形成完整的目标检测模型。优化与改进在实际应用中可以根据具体任务需求对PVTv2进行进一步的优化和改进。例如可以通过调整网络结构、深度、宽度等参数来平衡模型的性能和速度也可以采用一些先进的优化技术如剪枝、量化等来减小模型的参数量和计算量进一步提高模型的实时性和部署能力。
替换Pyramid Vision Transformerv2PVTv2(基于MMYOLO)
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Pyramid Vision Transformerv2PVTv2作为 yolov5 的主干网络则配置文件如下
_base_ ./yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.pydeepen_factor _base_.deepen_factor
widen_factor 1.0
channels [64, 160, 256]
checkpoint_file https://github.com/whai362/PVT/releases/download/v2/pvt_v2_b0.pth #model dict(backbonedict(_delete_True, # 将 _base_ 中关于 backbone 的字段删除typemmdet.PyramidVisionTransformerV2, # 使用 mmdet 中的 PyramidVisionTransformerV2embed_dims32,num_layers[2, 2, 2, 2],out_indices (1, 2, 3), #设置PyramidVisionTransformerv2输出的stage这里设置为1,2,3默认为(0,1,2,3)init_cfgdict(typePretrained, checkpointcheckpoint_file)),neckdict(typeYOLOv5PAFPN,deepen_factordeepen_factor,widen_factorwiden_factor,in_channelschannels, # 注意PyramidVisionTransformer 输出的3个通道是 [64, 160, 256]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))
)
