超越Swin Transformer！谷歌提出了收敛更快、鲁棒性更强、性能更强的NesT / 开普饭

机器之心报道编辑:魔王基于注意力的架构为什么那么有效?近期谷歌等一项研究认为注意力并没有那么有用,它会导致秩崩溃,而网络中的另两个组件则发挥了重要作用:「跳过连接」有效缓解秩崩溃,「多层感知器」能 ...

[导读]本文主要介绍最新TransFormer成果,目前Swin Transformer在各大CV任务上,实现了SOTA的性能,在目标检测任务上刷到58.7 AP(目前第一)!实例分割刷到51.1 M ...

当我们在翻译软件上输入 "Transformer is a novel neural network architecture based on a self-attention mecha ...

参与:魔王.杜伟.小舟图像领域的GPT模型终于来了!OpenAI推出了用于图像分类的模型iGPT,该模型生成的特征在多个分类数据集上实现了当前SOTA性能,并且实现了良好的图像补全效果. 无监督和自 ...

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 ...

文章来源于微信公众号智药邦(ID:PHAIMUS) 今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在Chemical Communications上的文章 " A g ...

来源:AI科技评论本文介绍了来自牛津.清华的多位学者关于MLP的多篇论文. 5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文<MLP-Mixer: An all-MLP Architecture ...

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 ...

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 ...

设为 "星标",重磅干货,第一时间送达! 转载自专知就在2月份,Transformer还横扫CV和NLP各种task.但到了5月份,似乎一切变了.近来,谷歌.清华.Facebo ...

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 ...

阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货转载自:量子位当Transformer遇上3D点云,效果会怎么样? 一个是当下最热门的模型(NLP.图像领域表现都不错),另一个是自动驾驶领 ...

一时间,在各种视觉任务 + Transformer 的论文正如雨后春笋般涌出. 今天,来自华为诺亚方舟实验室.北京大学.悉尼大学的学者公布论文 A survey on Visual Transform ...

磐创AI分享来源 | 机器之心 [导读]考虑到 Transformer 对于机器学习最近一段时间的影响,这样一个研究就显得异常引人注目了. Transformer 有着巨大的内存和算力需求, ...

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 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

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 ...

ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 论文作 ...

超越Swin Transformer！谷歌提出了收敛更快、鲁棒性更强、性能更强的NesT