用Transformer进行图像语义分割，性能超最先进的卷积方法！ / 开普饭

作者丨科技猛兽审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第四篇,主要包括2种vision Transformer的内部机制,即:1. 如何更好地利用 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 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 ...

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 ...

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.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

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 ...

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 ...

这是专栏<图像分割模型>的第10篇文章.在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想. 深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果.之前提到的ENet除了直接变成ReSeg分割 ...

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 ...

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 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读 Transformer在ReID领域的第一次全面探索!为更好的利用ReID的数据特性与Transformer的信息嵌入特征,本文提出了两种模块 ...

及时获取最优质的CV内容最近Transformer的文章眼花缭乱,但是精度和速度相较于CNN而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了一丝丝激动,Swin Trans ...

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 ...

用Transformer进行图像语义分割，性能超最先进的卷积方法！