Este artículo de IA de China presenta UniRepLKNet arquitecturas pioneras de ConvNet de núcleo grande para mejorar el rendimiento multimodal en el análisis de datos de imagen, audio y series temporales.

Presentando UniRepLKNet arquitecturas innovadoras de ConvNet de núcleo grande para mejorar el análisis multimodal de datos de imagen, audio y series temporales

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Las CNN (redes neuronales convolucionales) se han convertido en una técnica popular para el reconocimiento de imágenes en los últimos años. Han tenido un gran éxito en la detección de objetos, la clasificación y las tareas de segmentación. Sin embargo, han surgido nuevos desafíos a medida que estas redes se han vuelto más complejas. Investigadores del Tencent AI Lab y de la Universidad China de Hong Kong han propuesto cuatro pautas para abordar los desafíos arquitectónicos en las CNN de gran kernel. Estas pautas tienen como objetivo mejorar el reconocimiento de imágenes ampliando las aplicaciones de los grandes kernels más allá de las tareas de visión, como la previsión de series temporales y el reconocimiento de audio.

UniRepLKNet explora la eficacia de ConvNets con kernels muy grandes, ampliando más allá de la convolución espacial a dominios como datos de nube de puntos, previsión de series temporales, audio y reconocimiento de video. Si bien trabajos anteriores introdujeron semillas grandes de manera diferente, UniRepLKNet se centra en el diseño arquitectónico para ConvNets con tales kernels. Supera a los modelos especializados en el aprendizaje de patrones en 3D, la previsión de series temporales y el reconocimiento de audio. A pesar de una precisión ligeramente menor en el reconocimiento de video en comparación con los modelos técnicos, UniRepLKNet es un modelo generalista entrenado desde cero, lo que proporciona versatilidad en diferentes dominios.

UniRepLKNet introduce pautas arquitectónicas para ConvNets con grandes kernels, haciendo hincapié en una amplia cobertura sin una profundidad excesiva. Las pautas abordan las limitaciones de los Transformers de Visión (ViTs), se centran en estructuras eficientes, repametrizando capas convolucionales, dimensionando el kernel en función de la tarea e incorporando capas convolucionales de 3×3. UniRepLKNet supera a las ConvNets de grandes kernels existentes y arquitecturas recientes en el reconocimiento de imágenes, demostrando su eficiencia y precisión. Demuestra habilidades universales de percepción en tareas más allá de la visión, destacando en la previsión de series temporales y el reconocimiento de audio. UniRepLKNet muestra versatilidad en el aprendizaje de patrones en 3D en datos de nube de puntos, superando a modelos ConvNet especializados.

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El estudio presenta cuatro pautas arquitectónicas para ConvNets de gran kernel, haciendo hincapié en las características distintivas de los grandes kernels. UniRepLKNet sigue estas pautas, aprovechando semillas grandes para superar a sus competidores en el reconocimiento de imágenes. Muestra habilidades universales de percepción, sobresaliendo en la previsión de series temporales y el reconocimiento de audio sin personalización específica de la modalidad. UniRepLKNet también demuestra versatilidad en el aprendizaje de patrones en 3D en datos de nube de puntos, superando a modelos ConvNet especializados. Se introduce el bloque de Reparametrización Dilatada para mejorar las capas convolucionales de gran kernel no dilatadas. La arquitectura de UniRepLKNet combina grandes kernels con capas convolucionales dilatadas, capturando patrones de pequeña escala y dispersos para una mejor calidad de características.

La arquitectura de UniRepLKNet alcanza un rendimiento de primer nivel en tareas de reconocimiento de imágenes, con una precisión de ImageNet del 88.0%, una mIoU de ADE20K de 55.6% y una AP de caja de COCO del 56.4%. Su habilidad universal de percepción es evidente en el liderazgo en la previsión de series temporales y el reconocimiento de audio, superando a los competidores en MSE y MAE en el desafío de previsión de temperatura global y velocidad del viento. UniRepLKNet se destaca en el aprendizaje de patrones en 3D en datos de nube de puntos, superando a modelos ConvNet especializados. El modelo muestra resultados prometedores en tareas posteriores como la segmentación semántica, afirmando su rendimiento y eficiencia superiores en diversos dominios.

En conclusión, las conclusiones de la investigación se pueden expresar de la siguiente manera:

• La investigación presenta cuatro pautas arquitectónicas para ConvNets de gran kernel
• Estas pautas hacen hincapié en las características únicas de las ConvNets de gran kernel
• UniRepLKNet, un modelo de ConvNet diseñado siguiendo estas pautas, supera a sus competidores en tareas de reconocimiento de imágenes.
• UniRepLKNet demuestra habilidad universal de percepción, sobresaliendo en la previsión de series temporales y el reconocimiento de audio sin personalización.
• UniRepLKNet es versátil en el aprendizaje de patrones en 3D en datos de nube de puntos, superando a modelos especializados.
• El estudio introduce el bloque de Reparametrización Dilatada, que mejora el rendimiento de las capas convolucionales de gran kernel.
• La investigación contribuye con valiosas pautas arquitectónicas, presenta UniRepLKNet y sus capacidades, y presenta el concepto del bloque de Reparametrización Dilatada.

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