局部注意力的典型算法是 Swin Transformer,其将自注意力计算过程限制在每个提前划分的窗口内部,称为窗口注意力 Window based Self-Attention (W-MSA),相比全局计算自注意力,明显可以减少计算量,但是这种做法没法让不同窗口进行交互,此时就退化成了 CNN,所以作者又提出移位窗口注意力模块 Shifted window based Self-Atte...
在CeiT 中作者出发点是 CNN 中的诸多特性已经被证明是很成功的,纯粹的 Transformer 需要大量的数据、额外的监督才能达到和 CNN 相同的精度,出现这种问题的原因可能是 NLP 中的 Transformer 直接搬到图像任务中可能不是最合适的,应该考虑部分引入 CNN 来增强 Transformer。具体来说,在图片转 Token 方案中提出 Image-...
ViT 证明纯 Transformer 也可以取得非常好的效果,相比 CNN 在数据量越大的情况下优势更加明显,但是 ViT 也存在如下问题: 不采用超大的 JFT-300M 数据集进行预训练,则效果无法和 CNN 媲美,原因应该是 Transformer 天然的全局注意力计算,没有 CNN 这种 Inductive Bias 能力,需要大数据才能发挥其最大潜力。 ViT 无法...
简介:Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。 奇怪现象 作者以 Swin Tiny 版本为例...
Convolutional neural networks (CNNs), known for their high pattern recognition capabilities, are appropriate for forest fire detection with UAVs. Deep convolutional neural networks show substantial performance on hardware with high processing capabilities. While these networks can be operated in unmanned ...
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。 1.1 Attention 注意力机制人生来就有注意力...
而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道,现在的主要研究方向 钱塘数据 2018/03/06 4.6K0 人脸识别精度提升 |...
Attention-Based CNN-BLSTM Networks for Joint Intent Detection and Slot FillingNature language understandingSlot fillingIntent detectionAttention modelDialogue intent detection and semantic slot filling are two critical tasks in nature language understanding (NLU) for task-oriented dialog systems. In this ...
Day-ahead hourly photovoltaic power forecasting using attention-based CNN-LSTM neural network embedded with multiple relevant and target variables prediction pattern ☆本期分享导读: 这期我们继续一起学习一篇光伏发电的文章,光伏发电是目前新能源一大块,光伏发电预测也是比较热门的领域。本文采用的是CNN、LSTM和注...
The model of "Attention-based CNN for Glaucoma Detection (AG-CNN)", has been published as "Attention Based Glaucoma Detection: A Large-scale Database with a CNN Model". LAG-Database The LAG database contains 11,760 fundus images corresponding to 4,878 suspicious and 6,882 negative glaucoma...