用CNN做基礎模型,可變形卷積InternImage實現檢測分割新紀錄
機器之心專欄機器之心編輯部來自浦江實驗室、清華等機構的研究人員提出了一種新的基於卷積的基礎模型,稱為 InternImage,與基於 Transformer 的網路不同,InternImage 以可變形卷積作為核心運算元,使模型不僅具有檢測...
機器之心專欄機器之心編輯部來自浦江實驗室、清華等機構的研究人員提出了一種新的基於卷積的基礎模型,稱為 InternImage,與基於 Transformer 的網路不同,InternImage 以可變形卷積作為核心運算元,使模型不僅具有檢測...
001作者:李映松,楊愛英,劉軒,暢宇堃( 北京理工大學光電學院 )摘 要 :為解決傳統目標檢測方法準確性差、效率低 ,無法滿足智慧倉儲場景需求的問題 ,提出基於 Transformer 改進的Faster-Rcnn 倉儲箱體檢測模型...
有了這個結構,我們可以繼續在同樣的語言建模任務上訓練這個模型:使用大規模未標記的資料來預測下一個詞...
針對這些問題,FastBERT模型提出了一種根據樣本複雜度動態調整使用Transformer層數的樣本自適應機制(sample-wise adaptive mechanism),訓練階段使用自蒸餾機制在每層Transformer後新增學生分...
TokenLearner的空間注意力圖的視覺化結論雖然Vision Transformer是計算機視覺領域的一個強大模型,但大量的token及龐大的計算量一直是將ViT應用於更大影象和更長影片的瓶頸...
根據毫末智行 CEO 顧維灝的在 AI Day 上的介紹,MANA 系統採用 Transformer 在底層融合視覺和鐳射雷達資料,進而實現空間、時間、感測器三位一體的深層次感知...
谷歌和 DeepMind 的研究人員對比了這些論文的評估和實驗設定,得到了以下幾點發現:首先,高效 Transformer 缺少統一的基準測試,使用的任務型別也多種多樣:每個模型在不同的任務和資料集上進行評估...
而在Transformer中, encoder和decoder採用的是一種基於注意力機制的模型,沒有天然的序列資料建模能力——Ashish Vaswani等人借鑑RNN的做法,對模型進行了一定的改造,為transformer添加了這種能力...
購買即贈《效率提升3倍的Paper閱讀方法》CV高手方法論,教你係統學習論文Transformer高手帶學 節約21天論文學習時長深度之眼電子羊導師結合自己工作及學習經驗,並配合深度之眼教研團的打磨,總結出一條CV Transformer...
總結這項研究透過長加法、多項式計算和 Python 程式碼執行等多項實驗表明,令大規模預訓練語言模型從簡單的 scratchpad 中進行讀取和寫入,能夠提升其處理計算任務的效能...
ViT 首先在大規模的圖片資料集上進行預訓練,然後再遷移到目標資料集上,得到的分類效果可以和當前最好的 CNN 模型相媲美,但是所需的計算資源大大減少...
這是“汽車人參考”第367篇原創內容“推動智慧電動汽車向前進”自動駕駛用於計算機視覺(CV)的深度學習模型,長時間由卷積神經網路CNN主導,而CNN主要有影象分類(Classfication)、目標識別(Detection)、語義分割(Se...
為了解決這個問題,我們提出了緊耦合卷積變壓器(TCCT)的概念和三種TCCT架構,它們將轉換後的CNN架構應用到Transformer中:(1)CSPAttention: 透過CSPNet與自注意機制的融合,自注意機制的計算成本降低了30%...
在所有這些背景下,我們將研究transformer是否能以及如何用於預測未來事件,從傳統的時間序列資料(如天氣或股票價格預測)的方法,到更抽象的任務,如影片中的下一幀預測,模型應該學習不同的移動模式和額外的依賴...
作者 | CV君編輯 | CV君報道 | 我愛計算機視覺(微信id:aicvml)Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis中國科學技術大學&微軟文章提出...
Efficient Implementation via Circulant Projection如上所述,在vision transformer中使用MSA和MLP模組並行多個增強shortcut可以提高特徵多樣性以獲得更高的效能...
受在識別場景中帶視覺注意力機制的Transformer的啟發,作者提出了一個CNN注意力恢復(CNN Attention REvitalization,CARE)框架來訓練SSL中由Transformer引導注意力的CNN編碼器...
4 小結與討論儘管這篇論文長達35頁,但是關鍵結論十分簡單,而剩下的篇幅都在闡述如何進行模型搜尋和在不同任務上重複驗證Primer能否節約Transformer的訓練代價,對不關心這些細節的實踐者,完全可以跳過作者的長篇大論來直接使用作者的...
3 Fusion via Attention Bottlenecks為了克服attention的平方複雜度,作者在輸入序列中引入了個瓶頸token,輸入序列如下所示:然後,用這些瓶頸token來限制模型中的所有跨模態注意力...