Transformer极大的促进了NLP领域的发展,Transformer风格的网络架构近期在CV领域也掀起了一波浪潮并取得了极具竞争力的结果。尽管如此,现有的架构直接在2D特征图上执行自注意力并得到注意力矩阵,但是关于近邻丰富的上下文信息却并未得到充分探索。 本文设计了一种新颖的Transformer风格模块CoT(Contextual Transformer, CoT)用于...
全局感受野以及高阶相关性建模的特点，使其在特征提取上有着更好的表征能力。此外，Transformer的输入较为...
cnn增强transformer的方法 cnn加深网络的好处 文章目录 对FCN网络的理解 1.对FCN的简要介绍 2.FCN与CNN的比较 3.FCN的原理 4.FCN模型的实现过程 5.FCN的简要总结 FCN论文地址及源码地址 对FCN网络的理解 1.对FCN的简要介绍 自从卷积神经网络(CNN)被提出后,在图像检测,图像分类的方面取得了很大的突破,并被广泛...
这就存在一种取舍权衡:CNN 强大的归纳偏置使得即使使用非常少的数据也能实现高性能,但当存在大量数据时,这些归纳偏置就可能会限制模型。相比之下,Transformer 具有最小的归纳偏置,这说明在小数据设置下是存在限制的,但同时这种灵活性让 Transformer 在大数据上性能优于 CNN。 为此,Facebook 提出的 ConViT 模型使用 so...
此外，Transformer模型的优点在于它能捕捉一个样本内部的长距离依赖关系，如一句话里不同单词的关系。因此...
本文将分析CNN,还有近期比较火的SwinTransformer以及存内计算对AI芯片发展趋势的影响,Transformer的出现让专用AI芯片变得岌岌可危,命悬一线。 所谓AI芯片算力一般指INT8精度下每秒运作次数,INT8位即整数8比特精度。AI芯片严格地说应该叫AI加速器,只是加速深度神经网络推理阶段的加速,主要就是卷积的加速。一般用于视觉目标...
LayerNorm实际上为Transformer的注意力机制提供了两个功能：投影（Projection）：LayerNorm帮助注意力组件构建...
北大校友、谷歌华人一作「模型集合」,CNN、Transformer都适用! 新智元报道 编辑:小咸鱼 【新智元导读】华人研究员Wang Xiaofang在Google Research实习期间的研究证明,即使是少量简单模型的集合也可以匹配或超过最先进模型的精度,同时效率显著提高,并给出集成(ensemble)和级联(cascade)两种方法,利用多个模型的优势来实现更好...
2020年的ViT横空出世,席卷了模型设计领域,铺天盖地的各种基于Transformer的结构开始被提出,一些在卷积神经网络中取得成功的先验知识,如local operation、多尺度、shuffled等等各种操作和inductive bias被引入Transformer之中。其中比较成功地将local operation引入ViT当中,利用shift window的Swin Transforerm一举获得多个任务的SO...