NeurIPS2021-《YOLOS》-ViT現在可以做目標檢測任務啦
由於預訓練的Transformer可以在NLP中的句子級任務以及token級任務上進行微調,因此,作者提出了一個問題:ViT能否也遷移到計算機視覺中更復雜的任務中,例如目標檢測...
由於預訓練的Transformer可以在NLP中的句子級任務以及token級任務上進行微調,因此,作者提出了一個問題:ViT能否也遷移到計算機視覺中更復雜的任務中,例如目標檢測...
AMiner-ICCV 2021 https://www...
作者實驗證明了HRT在人體姿態估計和語義分割任務中的有效性,HRT在COCO姿態估計上比Swin Transformer少了50%的引數和30%的FLOPs,精度比Swin Transformer高出1...
Transformer解決計算機視覺問題的挑戰主要來自兩個領域:影象的比例差異很大,而且影象具有很高的解析度,在有些視覺任務和如語義分割中,畫素級的密集預測對於Transformer來說是難以處理的,因為其self-attention的計算...
△對比現有的Transformer變體,AFT的時間複雜度是最低的演算法設計這項研究的全名為Attention Free Transformer,它類似於標準的點積注意力演算法,同樣由查詢向量Q,被查向量K,內容向量V相互作用而成...
作者 | Microstrong目錄:ELMo與Transformer的簡單回顧DAE與Masked Language ModelBERT模型詳解BERT模型的不同訓練方法如何把BERT模型應用在實際專案中如何對BERT減肥BERT存在的問...
機器常識專案資助了許多當前機器常識的研究工作,包括多模態開放世界接地學習和推理(Multi-modal Open World Grounded Learning and Inference, MOWGLI),這個專案能夠構建一個回答常識性問...
最後,為了分析ViT中池化層的作用,作者計算了ViT的空間互動比(類似於CNN的感受野大小),發現ViT中的池化層具有控制Self-Attention空間相互作用大小的效果(類似於CNN的感受野控制)...
8月6日,據記者瞭解,達摩院首次將Pure Transformer模型(下文簡稱為Transformer模型/結構)引入目標重識別任務中,該方法可以高效完成細粒度的影象檢索任務,並超越其它AI演算法,在準確率和檢索時間上均取得了迄今為止最好...
」Transformer 技術的進一步應用,不僅為毫末智行在各條自動駕駛產品線上的視覺演算法落地帶來成倍的效率提升,還能夠讓各項視覺效能指標快速達到業內領先水平...
首先,你需要安裝 Fairseq 以及必要的第三方庫,然後用如下命令安裝 LightSeq 加速庫:接著就可以透過 LightSeq 提供的啟動器,靈活地指定使用 LightSeq 最佳化版本的 Transformer 模型、引數最佳化器和...
對於第 j 個編碼器塊,cross-attention 應表示如下:Feedback Transformer[34] 提出在 Transformer 解碼器新增反饋機制,其中每個位置均關注來自所有層的歷史表示的加權和:自適應計算時間與大多數...
1) Transformers in Vision: A Survey, PDFRecent Papers(ICLR‘21) UPDET: UNIVERSAL MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING VIA P...