重大里程碑！VOLO屠榜CV任务，无需额外数据，首次在ImageNet 上达到87.1% / 开普饭

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作者|科技猛兽审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文作者详细介绍了最近火爆CV圈三项关于MLP的工作. >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿专栏目录:https:/ ...

大家好,这是专栏<AI有识境>的第一篇文章,讲述如何掌握好图像分类算法. 进入到有识境界,可以大胆地说自己是一个非常合格的深度学习算法工程师了,能够敏锐地把握自己研究的领域,跟踪前沿和能落 ...

作者丨Happy 编辑丨极市平台极市导读本文介绍了一种非常巧妙的通道注意力机制,从频域角度分析,采用DCT对SE进行了扩展.所提方法简单有效仅需更改一行代码即可实现比SENet50提升1.8%的性 ...

作者丨happy 编辑丨极市平台极市导读本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成,提出了一种新颖的Transformer风格的& ...

作者|Happy 编辑丨极市平台极市导读注意力机制.动态卷积最近几年被研究得非常透了,不过前述方法大多聚焦于特征图层面,而该文则是从权值角度出发提出了一种非常有意思的机制.该文所提方法仅作用于训 ...

当前,卷积神经网络(CNN)和基于自注意力的网络(如近来大火的 ViT)是计算机视觉领域的主流选择,但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步.近日,来自谷歌大脑的研究团队(原 ViT 团队)提出了一种 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读一直以来,Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,而今天由颜水成团队开源的新秀VOLO打破了这一宿命,成为了ImageNet数 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文探索了用于提升ViT性能的各种训练技巧.通过一系列实验对比.改进与组合,本文所提方案取得了SOTA方案,超越了EfficientNet.T ...

作者丨happy 编辑丨极市平台极市导读本文构建了一种Attention-free.基于MLP的sMLPNet,主要将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏MLP(sparse MLP, ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2101.11605 项目链接:https://github.com/lucidrains/bottleneck-transfor ...

作者丨ChaucerG 来源丨集智书童编辑丨极市平台极市导读本文发现了Transformer的一些重要特性,如Transformer对严重的遮挡,扰动和域偏移具有很高的鲁棒性.与CNN相比,Vi ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2103.16302 项目链接:https://github.com/naver-ai/pit 导言: Vision Transf ...

作者丨科技猛兽来源丨极市平台审核丨邓富城极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT.它 ...

阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货在机器学习领域里,Dropout 是一个较为重要的方法,其可以暂时丢弃一部分神经元及其连接,进而防止过拟合,同时指数级.高效地连接不同网络架构 ...

编辑:贾伟梦佳继GPT-3的颠覆之后,即将出道的 GPT-4 会走向何方?这一问题牵动着很多人的心. 在不久前,OpenAI的联合创始人.首席科学家IIya Sutskever 曾在吴恩达编辑的 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读又一篇Transformer来了!本文在ViT方面进行了一次突破性探索,提出了首次全面超越ResNet,甚至轻量化版本优于MobileNet系 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读继谷歌MLP-Mixer引爆CV圈后,各高校也纷纷入场,facebook也不例外,在今天提出一种完全建立在MLP上的架构ResMLP用于图像分 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读 Conv+Transformer=BotNet,这是伯克利.谷歌最新提出的工作BotNet,它充分利用了CNN与自注意力的优势,在ImageN ...

CNN 通过堆叠更多的卷积层来提高性能,而 transformer 在层次更深时会很快进入饱和.基于此,来自新加坡国立大学和字节跳动 AI Lab 的研究者引入了 Re-attention 机制,以很 ...

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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 ...

重大里程碑！VOLO屠榜CV任务，无需额外数据，首次在ImageNet 上达到87.1%