文章目录 摘要论文：《MogaNet——高效的多阶门控聚合网络》1、简介2、相关工作2.1、视觉Transformers2.2、ViT时代的卷积网络 3、从多阶博弈论交互的角度看表示瓶颈4、方法论4.1、MogaNet概述4.2、多阶门控聚合4.3、通过通道聚合进行多阶特征重新分配4.4、实现细节 5、实验5.1、ImageNet分类5.2、密集预测任务

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文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要 论文：https://arxiv.org/pdf/2211.03295.pdf 作者多阶博弈论交互这一全新视角探索了现代卷积神经网络的表示能力。这种交互反映了不同尺度上下文中变量间的相互作用效果。提出了一种新的纯卷积神经网络架构族，称为MogaNet。MogaN

文章目录 摘要论文：《MogaNet——高效的多阶门控聚合网络》1、简介2、相关工作2.1、视觉Transformers2.2、ViT时代的卷积网络 3、从多阶博弈论交互的角度看表示瓶颈4、方法论4.1、MogaNet概述4.2、多阶门控聚合4.3、通过通道聚合进行多阶特征重新分配4.4、实现细节 5、实验5.1、ImageNet分类5.2、密集预测任务

文章目录 摘要1、简介2、相关工作2.1、视觉Transformers2.2、ViT时代的卷积网络 3、从多阶博弈论交互的角度看表示瓶颈4、方法论4.1、MogaNet概述4.2、多阶门控聚合4.3、通过通道聚合进行多阶特征重新分配4.4、实现细节 5、实验5.1、ImageNet分类5.2、密集预测任务5.3、消融实验和分析 6、结论致谢A、实现细节A.1、架构细节A.2、ImageNet

文章目录 摘要1、简介2、相关工作2.1、视觉Transformers2.2、ViT时代的卷积网络 3、从多阶博弈论交互的角度看表示瓶颈4、方法论4.1、MogaNet概述4.2、多阶门控聚合4.3、通过通道聚合进行多阶特征重新分配4.4、实现细节 5、实验5.1、ImageNet分类5.2、密集预测任务5.3、消融实验和分析

文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务（一） 前期的工作主要是数据的准备，安

文章目录 摘要1、简介2、相关工作2.1、视觉Transformers2.2、ViT时代的卷积网络 3、从多阶博弈论交互的角度看表示瓶颈4、方法论4.1、MogaNet概述4.2、多阶门控聚合4.3、通过通道聚合进行多阶特征重新分配4.4、实现细节 5、实验5.1、ImageNet分类5.2、密集预测任务5.3、消融实验和分析