速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(二)

简介: 速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(二)

4、实验


4.1、主要结果

image.png

4.2、消融研究

(1)IA-guided queries

image.png

(2)Dual-path update strategy

image.png

(3)GT mask-guided learning

(4)Pixel decoder

(5)Transformer decoder layer number.

参考Table 6(a)。

(6)IA-guided query number

参考Table 6(b)。

(7)Auxiliary learnable query number

参考Table 6(c)。

(8)Query selection source.

参考Table 6(e)。

(9)Instance activation loss.

参考Table 6(f)。

(10)Positional embeddings


5、参考


[1].FastInst: A Simple Query-Based Model for Real-Time Instance Segmentation.

相关文章
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 测试技术
SUPRA:无须额外训练,将Transformer变为高效RNN,推理速度倍增
`Transformers`模型因其在多种任务上的优秀性能而广泛采用,但其内存需求和推理成本随词元数量指数增长。为解决这一问题,论文《Linearizing Large Language Models》提出`SUPRA`方法,将预训练的`Transformers`转换为递归神经网络(RNN),实现有效推理并降低训练成本至原来的5%。`SUPRA`通过将注意力机制线性化并用`GroupNorm`替代`softmax`,保持预训练模型的优势。经过微调,转换后的模型在标准语言理解和长上下文任务中保持高性能,展示了在长序列处理方面的潜力,但仍有改进空间。
99 2
|
15天前
|
算法 测试技术 异构计算
【SAM模型超级进化】MobileSAM轻量化的分割一切大模型出现,模型缩小60倍,速度提高40倍,效果不减
【SAM模型超级进化】MobileSAM轻量化的分割一切大模型出现,模型缩小60倍,速度提高40倍,效果不减
|
9天前
|
机器学习/深度学习 监控
【机器学习】基于扩散模型的文本到音频生成:突破数据局限,优化音频概念与实践顺序
【机器学习】基于扩散模型的文本到音频生成:突破数据局限,优化音频概念与实践顺序
27 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
YOLO+混合注意力机制 | YOLOv5再加4.3%才可以做对手,Transformer混合设计依旧可以卷
YOLO+混合注意力机制 | YOLOv5再加4.3%才可以做对手,Transformer混合设计依旧可以卷
102 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型?
这是一篇7月新发布的论文,他提出了使用自然语言处理的检索增强*Retrieval Augmented*技术,目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。
108 0
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(一)
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(一)
368 0
|
机器学习/深度学习 编解码 计算机视觉
ICLR2022 ViDT | 检测超越YOLOS,实例分割超越SOLOv2,同时达到实时!!!
ICLR2022 ViDT | 检测超越YOLOS,实例分割超越SOLOv2,同时达到实时!!!
353 0
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
联合训练2D-3D多任务学习 | 深度估计、检测、分割、3D检测通吃
联合训练2D-3D多任务学习 | 深度估计、检测、分割、3D检测通吃
281 0
|
测试技术 PyTorch TensorFlow
Yolov5-6.2 正式发布 | Yolov5 也可以训练分类模型啦,语义分割+实例分割很快到来
Yolov5-6.2 正式发布 | Yolov5 也可以训练分类模型啦,语义分割+实例分割很快到来
449 0