文章目录 TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers论文中的知识补充非QKV注意力变体仿生视觉建模 动机现状问题 贡献方法 TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 论文链接: https://o

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.17132.pdf 代码链接：https://github.com/DaiShiResearch/TransNeXt 一、摘要   1、引入了Pixel-focused Attention（PFA），它采用双路径设计。在一个路径中，每个查询对其最近邻特征具有细粒度的注意力，而在另一个路径中，每个查询对空间下采样特征具有粗粒度的注

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 https://arxiv.org/pdf/2311.17132.pdf TransNeXt是一种视觉骨干网络，它集成了聚合注意力作为令牌混合器和卷积GLU作为通道混合器。通过图像分类、目标检测和分割任务的综合评估，证明了这些混合组件的有效性。TransNeXt

文章目录 摘要1、引言2、相关工作3、方法3.1、聚合像素焦点注意力3.1.1、像素焦点注意力3.1.2、在单个混合器中聚合不同的注意力3.1.3、克服多尺度图像输入3.1.4、特征分析 3.2、卷积门控单元（Convolutional GLU）3.2.1、动机3.2.2、重新思考通道混合器设计 3.3、TransNeXt的架构设计 4、实验

前言 大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。 本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。 专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法使得每个像素都能实现全局感知，并强化了模型的信息混合和自然视觉感知能力。TransNeXt在各种

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.17132.pdf 代码地址： GitHub - DaiShiResearch/TransNeXt: Code release for TransNeXt model 可以直接在ImageNet上训练的分类代码：GitHub - athrunsunny/TransNext-classify 代码中读取数据的部分修改一下就