你的 ResNet 是时候更新了 —— ResNeSt 来也！ / 开普饭

前言: 在上一篇<CV方向的高效阅读英文文献的方法总结>中介绍了如何阅读一篇论文,相信不少读者认真践行后已经具备卸载翻译软件.直接硬刚原论文.几小时读完一篇论文的能力了. 而在本篇将介绍如 ...

在图像处理领域,虽然近年来的新模型层出不穷,但在大多数的下游任务中,例如目标检测.语义分割,依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络.在今年4月中旬,亚马逊团队提出了"ResNet最强改进 ...

▊ 写在前面为了获得更高的精度,深卷积神经网络(CNN)通常具有复杂的设计,具有许多卷积层和可学习的参数.为了减轻在移动设备上部署网络的成本,最近的工作开始研究在预定义的结构中挖掘冗余的模块和参数. ...

深度学习技术前沿 126篇原创内容公众号导读本文是通道注意力机制的又一重大改进,主要是在通道注意力的基础上,引入多尺度思想,本文主要提出了金字塔分割注意力模块,即PSA module.进一步,基 ...

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 ...

最近要开始使用Transformer去做一些事情了,特地把与此相关的知识点记录下来,构建相关的.完整的知识结构体系. 以下是要写的文章,本文是这个系列的第二十三篇,内容较为深入,需要学习基础的同学点击 ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究.针对Transformer在自监督学习框架中存在的训练不稳定问题 ...

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF ...

自从引入网络以来,深度学习中的注意力机制在机器翻译和社区中广受欢迎.然而,在计算机视觉中,卷积神经网络 (CNN) 仍然是常态,自注意力才刚刚开始慢慢渗透到研究的主体中,要么补充现有的架构,要么完全 ...

作者:小小将编辑:黄俊嘉前言在深度学习领域,CNN分类网络的发展对其它计算机视觉任务如目标检测和语义分割都起到至关重要的作用,因为检测和分割模型通常是构建在CNN分类网络(称为backbon ...

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