谷歌卷积+注意力新模型：CoAtNet，准确率高达89.77%，一举超过ResNet最强变体！ / 开普饭

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 ...

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 ...

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 ...

题目:Training data-efficient image transformers & distillation through attention [GiantPandaCV导语]D ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.02034 项目链接:https://github.com/raoyongming/DynamicViT 导言: 在Vi ...

❝ GiantPandaCV导语:这篇文章为大家介绍了一下Transformer模型,Transformer模型原本是NLP中的一个Idea,后来也被引入到计算机视觉中,例如前面介绍过的DETR就是将 ...

▊ 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 ...

▊ 写在前面目前,将基于视觉任务的Transformer结构正在快速发展.虽然一些研究人员已经证明了基于Transformer的模型具有良好的数据拟合能力,但仍有越来越多的证据表明这些模型存在过拟合 ...

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 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2103.14899 项目链接:https://github.com/IBM/CrossViT 导言: 与卷积神经网络相比,最近出 ...

Visualizer 是一个辅助深度学习模型中 Attention 模块可视化的小工具,主要功能是帮助取出嵌套在模型深处的 Attention Map. Vision Transformer 如今已经 ...

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 ...

▊ 写在前面 Transformer由于其强大的建模能力,目前在计算机视觉领域占据了重要的地位.在这项工作中,作者探究了Transformer的自注意(Self-Attention)模块是否是其实现图 ...

在这个大火的阶段,确实值得我们反思一下,self-attention和CNN结构相比,到底有什么联系与区别,两者在相同配置下有什么样的差距? 尤其近期一些工作在Transformer结构中引入loca ...

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: ...

来源:我爱计算机视觉本文是对我们CVPR 2021被接收的文章 Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recog ...

谷歌卷积+注意力新模型：CoAtNet，准确率高达89.77%，一举超过ResNet最强变体！