ParC-Net
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[ECCV 2022] Source code of "EdgeFormer: Improving Light-weight ConvNets by Learning from Vision Transformers"
当我把Parc-Block集成进入Yolov5的Backbone时,在训练时使用的图片大小为1280*1280,但是val时图片并未resize,此时PE做维度相加时会出现不匹配的问题,想问一下论文中提到的PE会跟随输入特征图大小进行变化是怎么实现的,具体在哪几行代码
如题,看了下代码,没有找到图中的 Channel wise attention 呀,而且,ParC-block 也只有一次 ParC-H 和 ParC-V 的 concatenate。求指教~
###### 作者您好,关于您说到Parc block是一个即插即用模型,可以轻松插入到现有的卷积模型.Parc-Res50将一部分3*3卷积替换为Parc-block,那么re50的预训练权重还有使用吗?是直接指定选取部分预训练权重训练?
您好,请问一下,有.pth的图像分割预训练权值文件吗
我想用另外一个分类的数据集,放在模型中去训练,我应该怎么修改呢
 我的环境是python3.8 pytorch 1.13 torchvision 0.14.0 onnx 1.13
您好,请问您在Parc-net中的Position aware circular convolution的position embedding是如何得到的, 在原文中写道“peV is instance position embedding (PE) and it is generated from a base embedding epeV via bilinear interpo-lation function F ().",其中的base embedding为何是C×B×1的。
Hi, thanks for the awesome work. Whats the license of this repo? thanks
Hi author, I am trying the command of "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval_seg.py --common.config-file ./config/detection/edgeformer/deeplabv3_edgeformer_s.yaml --model.segmentation.pretrained ./pretrained_models/segmentation/checkpoint_ema_avg.pt --evaluation.segmentation.mode validation_set --evaluation.segmentation.resize-input-images" and run into this error. Can you please tell me how to...
想问下您这个网络模型,我可以应用到我特征点提取与匹配作为提取特征的骨干网络吗,谢谢您