谷歌研究员：Transformer那些有趣的特性 / 开普饭

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 ...

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 ...

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 ...

作者丨科技猛兽审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第八篇,本文主要介绍了两个用以加深Transformer模型的工作:DeepViT.CaiT ...

重磅干货,第一时间送达语义分割是计算机视觉中的关键概念之一,语义分割允许计算机通过按类型对图像中的对象进行颜色编码.GAN建立在基于真实内容的基础上复制和生成原始内容的概念上,这使它们适合于在街景图 ...

[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 ...

作者丨科技猛兽来源丨极市平台审核丨邓富城极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT.它 ...

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 ...

作者|科技猛兽审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文作者详细介绍了最近火爆CV圈三项关于MLP的工作. >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿专栏目录:https:/ ...

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 ...

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 ...

作者丨科技猛兽审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文将介绍一个优秀的PyTorch开源库--timm库,并对其中的vision transformer.py代码进行了详细解读.>> ...

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 ...

链接:https://www.zhihu.com/question/437495132 编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用 ...

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: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 ...

导读本文是苏黎世联邦理工-Luc Van Gool组联合南开大学和电子科技大学在Transformer上的最新工作,这项工作主要提出了一个新的分层级联多头自注意力模块(MHSA),通过分层级联的方式 ...

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 ...

谷歌研究员：Transformer那些有趣的特性