在此基础上，该研究提出了可变形注意力 Transformer（Deformable Attention Transformer，DAT），一种具有可变形注意力的通用主干网络模型，适用于图像分类和密集预测任务。该研究通过大量基准测试实验证明了该模型的性能提升。论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.00520v1 可变形注意力 Transformer 现有的分层视觉 Tran...
然后,通过多个Transformer编码器层对patch嵌入进行特征提取和转换。在每个编码器层中,模型使用了可变形注意力机制来计算patch之间的注意力权重,从而得到更加精细的特征表示。 可变形注意力机制的核心思想是根据输入特征自适应地调整注意力权重,以便更好地捕捉图像中的局部和全局信息。具体来说,该机制使用可变形卷积来学习...
该论文提出一个可变形的Transformer结构来对语音情感信号进行建模,能够自适应地发现并关注到语音信号中有价值的细粒度情感信息。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.13729 代码仓库:https://github.com/HappyColor/DST 0Abstract 得益于多头自注意机制,Transformer在语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER)领域...
在可变形DETR中,作者利用(多尺度)可变形注意力模块来代替处理特征图的Transformer注意力模块,如下图所示。 可变形DETR由于其快速收敛、计算和存储效率,为开发端到端对象检测器的变体提供了可能性。作者探索了一种简单有效的迭代边界框细化机制,以提高检测性能。本文还尝试了两阶段可变形DETR,其中区域建议也由一组可变...
解决方案:该论文介绍了可变形视频Transformer(DVT),它根据运动信息动态预测每个查询位置的一小部分视频Patch,从而允许模型根据帧间的对应关系来决定在视频中查看的位置。关键的是,这些基于运动的对应关系是从以压缩格式存储的视频信息中以零成本获得的。 实验结果:在四个大型视频基准(Kinetics-400、Something-Something-V2...
加个可变形卷积核发论文,附源码#人工智能 #医学图像分割 #卷积 #transformer - AI论文炼 丹师于20240114发布在抖音,已经收获了10.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
论文复现第三期DEFORMABLE DETR方案, 精确度MAP为0.446。本项目的一个亮点是基于paddlepaddle c++探索了可变形transformer自定义算子的实现。 - 飞桨AI Studio
本发明公开了一种基于多尺度可变形Transformer网络的人与物交互检测方法,将待检测图像输入到多尺度骨干网络提取特征,并输入至可变形Transformer编码器中完成多尺度特征的编码,得到视觉上下文特征;然后将视觉上下文特征输入到级联架构的可变形Transformer解码器,得到人与物解码特征和动作解码特征;将人与物解码特征通过一个嵌入...
当可变形注意力机制引入Vision Transformer 【GiantPandaCV导语】通过在Transformer基础上引入Deformable CNN中的可变性能力,在降低模型参数量的同时提升获取大感受野的能力,文内附代码解读。 引言 Transformer由于其更大的感受野能够让其拥有更强的模型表征能力,性能上超越了很多CNN的模型。
为了提高物体在实际场景中的应用以及物体的检测精度,提出了一种基于可变形卷积的transformer检测算法,transformer主要是基于注意力机制的方式去提升性能.算法是以transformer的检测算法为基础引入可变形卷积,能够利用可变形卷积自适应的学习特征感受野的优势以及transformer的建模和处理能力,从而更有效的提升物体的检测精度.算法...