YOLOv4一作提出Transformer新架构：DPT！替代卷积网络做密集预测 / 开普饭

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 ...

机器之心报道自 2017 年 6 月谷歌发布论文<Attention is All You Need>后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜.在诞生至今仅仅 ...

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 ...

0 写在前面目前,Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功,但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题.现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch,然后进行embe ...

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 ...

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

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文介绍了一篇清华大学黄高研究团队和华为联合研究的一篇关于动态Transformer 的最新工作,该项工作发现采用定长的token序列表征数据集中所有的图像是一种 ...

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|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 ...

话不多说,先放Leadboard: 更多信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2109.03814 项目链接:未开源导言: 在本文中,作者提出了一个用Transfo ...

本文分享论文『Searching for Efficient Multi-Stage Vision Transformers』,由 MIT 团队重磅开源 ViT-Res,Tiny 模型精度比 DeiT ...

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 ...

YOLOv4一作提出Transformer新架构：DPT！替代卷积网络做密集预测