ICCV2021 Oral-TAU&Facebook提出了通用的Attention模型可解释性

相关推荐

• 超越Swin，Transformer屠榜三大视觉任务！微软推出新作：Focal Self-Attention

  作者丨小马 编辑丨极市平台 极市导读 本文提出了Focal Self-Attention,对当前token周围的区域进行细粒度的关注,对离当前token较远的区域进行粗粒度的关注,用这样的方式来更加有 ...

• Multi-Scale Densenet续作？搞定Transformer降采样，清华联合华为开源动态ViT！

  作者丨小马 编辑丨极市平台 极市导读 本文介绍了一篇清华大学黄高研究团队和华为联合研究的一篇关于动态Transformer 的最新工作,该项工作发现采用定长的token序列表征数据集中所有的图像是一种 ...

• 可交互的 Attention 可视化工具！我的Transformer可解释性有救了？

  视觉是人和动物最重要的感觉,至少有80%以上的外界信息是经过视觉获得的.我们看论文的时候,通过图表来确定文章的大致内容往往也是一个更高效的 说到深度神经网络的可视化,最经典的莫过于的CNN密恐图了: ...

• AAAI 2021最佳论文Runners Up！Transformer的归因探索！

  本文转载自:炼丹笔记 作者:一元,四品炼丹师 Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Tran ...

• 【深度学习】Transformer长大了，它的兄弟姐妹们呢？（含Transformers超细节知识点...

  最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述(重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)改良模型的介绍),打算在空闲时间把这篇文章梳理一下: 知乎:https://zhua ...

• 又一篇视觉Transformer综述来了！

  重磅干货,第一时间送达 最近 Transformer在CV领域真的'杀疯了',很多CV垂直方向出现了不少工作.其中非常有代表性就是:DETR.ViT等. CVer上周第一时间推送了:华为&北大 ...

• 搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了（六）

  作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 极市导读 本文为详细解读Vision Transformer的第六篇,主要介绍了2种将卷积引入Transformer模型的方法:CvT和CeiT.>>加入极 ...

• 图解GPT-2（完整版）！

  Datawhale干货 译者:张贤, 哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者 干货长文,建议收藏阅读,收藏等于看完. 审稿人:Jepson, Datawhale成员, 毕业于中国科学院,目前在腾讯 ...

• 搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了（八）

  作者丨科技猛兽 审稿丨邓富城 编辑丨极市平台 极市导读 本文为详细解读Vision Transformer的第八篇,本文主要介绍了两个用以加深Transformer模型的工作:DeepViT.CaiT ...

• 邱锡鹏，这是Transformer最全综述

  机器之心报道 自 2017 年 6 月谷歌发布论文<Attention is All You Need>后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜.在诞生至今仅仅 ...

• BERT新转变：面向视觉基础进行预训练| NeurIPS 2019论文解读

  ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 论文作 ...

• ICCV 2021 | 最快视觉Transformer！Facebook提出LeViT：快速推理的视...

  AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 204篇原创内容 公众号 本文转载自: ...