ICCV 2021 | 最快视觉Transformer!Facebook提出LeViT:快速推理的视...
相关推荐
-
S2-MLPV2:目前最强的视觉MLP架构,空降榜一,达到83.6% Top-1准确率
0 写在前面 随着ResMLP.MLP-Mixer等文章的提出,基于MLP的backbone重新回到了CV领域.在图像识别方面,基于MLP的结构具有较少的假设偏置,但是依旧能够达到与CNN和Visio ...
-
视觉架构大一统!港中文提出:Container,对CNN、Transformer和MLP-Mixer...
转载自:AIWalker 大家好,我是Happy. 前段时间MLP-Mixer提出后,引发了视觉架构圈的一篇轰动,由此引发了关于"MLP->CNN->Transformer-&g ...
-
Swin Transformer的继任者(下)
设为星标,干货直达! GG-Transformer 上海交大提出的GG Transformer其主要思路是改变window的划分方式,window不再局限于一个local region,而是来自全局. ...
-
CV圈杀疯了!继谷歌之后,清华、牛津等学者又发表三篇MLP相关论文,LeCun也在发声
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 ...
-
解决训练不稳定性,何恺明团队新作来了!自监督学习+Transformer=MoCoV3
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 ...
-
实践教程 | PyTorch 中相对位置编码的理解
作者丨有为少年 编辑丨极市平台 本文重点讨论BotNet中的2D相对位置编码的实现中的一些细节.注意,这里的相对位置编码方式和Swin Transformer中的不太一样,读者可以自行比较. 前言 这 ...
-
MLP再添新砖,Facebook入局!ResMLP:完全建立在MLP上的图像分类架构
作者丨happy 审稿丨邓富城 编辑丨极市平台 极市导读 继谷歌MLP-Mixer引爆CV圈后,各高校也纷纷入场,facebook也不例外,在今天提出一种完全建立在MLP上的架构ResMLP用于图像分 ...
-
各种注意力机制,MLP,Re-Parameter系列的PyTorch实现
作者:xmu-xiaoma666 编译:ronghuaiyang 导读 给出了整个系列的PyTorch的代码实现,以及使用方法. 各种注意力机制 Pytorch implementation of ' ...
-
Transformer的中年危机
卷友们好,我是rumor. 最近Transformer被各种「质疑」,上周CV圈已经杀疯了,多个大佬接连发文,把早已过时的MLP又摆了出来: 5月4日,谷歌挂出<MLP-Mixer An all ...
-
登上更高峰!颜水成、程明明团队开源ViP,引入三维信息编码机制,无需卷积与注意力
作者丨Happy 审稿丨邓富城 编辑丨极市平台 极市导读 本文从位置信息编码出发,引入了高-宽-通道三维信息编码机制.为进一步校正不同分支的作用,提出了加权融合方式.ViP在ImageNet上取得了8 ...
-
Self-Attention真的是必要的吗?微软&中科大提出Sparse MLP,降低计算量的同时提升性能!
▊ 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 ...
-
PyTorch 源码解读之 torch.autograd
磐创AI分享 来源 | GiantPandaCV 作者 | OpenMMLab 来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610 前言 本篇笔记以介绍 p ...
-
搞懂Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(三)
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 ...
-
注意力可以使MLP完全替代CNN吗? 未来有哪些研究方向?
深度学习技术前沿 121篇原创内容 公众号 链接:https://arxiv.org/abs/2105.15078 导读:本文主要介绍清华大学胡事民团队最新发表在Arxiv上的研究论文,主要针对注意力 ...
-
论文解读 | Transformer 原理深入浅出
Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出,并广泛应用在深度学习的各个领域.而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提 ...
-
CV领域,Transformer在未来有可能替代CNN吗?
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 ...
-
解析Transformer模型
❝ 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 ...
-
Multi-Scale Densenet续作?搞定Transformer降采样,清华联合华为开源动态ViT!
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 ...
-
Transformer是巧合还是必然?搜索推荐领域的新潮流
炼丹笔记干货 作者:九羽,四品炼丹师 BERT等Transformer模型在自然语言处理领域大放异彩之后,将Transformer应用在各个领域变成了一种潮流,包括之前文章中介绍的 Image Tra ...
-
搞懂 Vision Transformer 原理和代码,看这篇技术综述就够了(八)
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 ...
