YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码） / 开普饭

直觉式Transformer系列NLP,简明英语自我注意力,编码器-解码器注意力,注意力得分和掩蔽的内部运作的温和指南. 这是我关于Transformers系列的第三篇文章.我们以自顶向下的方式介绍了 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.00135 项目链接:未开源导言: 人类通过同时处理和融合多种模态(如视觉和音频)的高维输入来感知世界.然而,机器感知 ...

本文转载自机器之心. Transformer 跨界计算机视觉的热潮之下,有一个问题需要解决:如何像 CNN 一样直接处理不同尺寸的输入?对此,美团提出了一种新型隐式条件位置编码方法,基于该方法的 CP ...

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 ...

预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型自动编码模型序列到序列模型什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...

NLP工作站 16篇原创内容公众号从以下5个部分通过QA的方式进行总结:Transformer架构.Transformer-Encoder预训练语言模型.Transformer-Decoder预训 ...

点击上方"深度学习爱好者",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为 ...

在推荐系统中,用户行为序列化建模一直是个非常重要的话题,本文总结了近年来广告.推荐领域的十大序列化推荐算法,主要介绍每个算法的结构和其特点. 为什么进行序列化推荐? 传统的推荐系统,例如基于内容和协同 ...

Transformer 的跨界之旅,从 2020 延续到了 2021. 2020 年 5 月,Facebook AI 推出了 Detection Transformer,用于目标检测和全景分割.这是第 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是华科&地平线关于Transformer的迁移学习.泛化性能方面的深度思考.重点揭示了Transformer的迁移学习能力与泛化性 ...

今天为大家介绍一个GitHub上最新开源的一个基于强化学习的自动化剪枝模型,本模型在图像识别的实验证明了能够有效减少计算量,同时还能提高模型的精度.项目地址:https://github.com/fr ...

作者:Cheng He 编译:ronghuaiyang 导读将Transformer应用到CV任务中现在越来越多了,这里整理了一些相关的进展给大家. Transformer结构已经在许多自然语言处理 ...

▊ 写在前面本文介绍了利用Transformer进行的视频识别问题.最近Transformer在视频识别领域的尝试在识别精度方面展现出了非常不错的结果,但在许多情况下,由于时间维度的额外建模,会导致 ...

CV(计算机视觉)领域一直是引领机器学习的弄潮儿.近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨.小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡- 本文主要介绍Tr ...

重磅干货,第一时间送达丰色发自凹非寺报道 | 量子位正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助上下文信息才能被正确分割. 因此上下文建模对图像语义分割的 ...

YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码）