MobileFormer-在目标检测任务上怒涨8.6 AP，微软新作MobileFormer / 开普饭

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DL之ShuffleNet:ShuffleNet算法的简介(论文介绍).架构详解.案例应用等配图集合之详细攻略相关文章 DL之ShuffleNet:ShuffleNet算法的简介(论文介绍).架构详 ...

点击加载图片人工智能的自然语言理解技术在2020年进步很快,可以说是进一大步,因为基于Transformer模型的OpenAI GPT3模型(没错,是一种型号,前面还有GPT2)的原因. 话说202 ...

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 ...

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作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读谷歌&罗格斯大学的研究员对ViT领域的分层结构设计进行了反思与探索,提出了一种简单的结构NesT,方法凭借68M参数取得了超越Swin ...

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 ...

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 ...

Bert 自 Google 于 2018 年发表至今,一直给人们带来惊喜,期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位,甚至公司 JD 上都明确表明必须懂 Bert. 它在 11 项自然语言处 ...

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 ...

设为'星标',重磅干货,第一时间送达! CV研习社一个专注于计算机视觉方向的公众号.包括计算机视觉.图像处理.点云处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.制作美食等. 70篇原创内容 O ...

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 ...

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