CVPR''21 | Involution：超越convolution和self-attention的... / 开普饭

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 ...

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这 ...

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 ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文提出了十字形状的自注意力机制,能够在水平和垂直两个方向上同时计算注意力权重.在没有额外数据预训练的情况,CSWin-B能达到85.4%的top-1准确率,用I ...

PyTorch实现各种注意力机制. 注意力(Attention)机制最早在计算机视觉中应用,后来又在 NLP 领域发扬光大,该机制将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. ...

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 ' ...

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 ...

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 ...

A 2021 guide to Semantic Segmentation byAnil Chandra Naidu Matcha2 days ago 25 min read Intro Deep l ...

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 204篇原创内容公众号本文转载自: ...

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主要介绍了华为的GhostNet和GhostSR两个架构的原理以及代码解读.Ghostnet 仅通过少量计算就能生成大量特征图的结构,Gho ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2103.16302 项目链接:https://github.com/naver-ai/pit 导言: Vision Transf ...

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 ...

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 ...

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