首先,让我们看一下 Vision Transformer (ViT) 中使用的Transformer 编码器。 Transformer Transformer 是论文“Attention Is All You Need”(Vaswani 等,2017)中提出的模型。它是使用一种称为自注意力(self-attention) 机制的模型,既不是 CNN 也不是 LSTM,并且使用的 Transformer 构建的模型以显著的优势,击败了提出...
CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes BossNAS: Exploring Hybrid CNN-transformers with Block-wisely Self-supervised Neural Architecture Search MSHT: Multi-stage Hybrid Transformer for the ROSE Image Analysis of Pancreatic Cancer 持续更新中。。。
具体地,该模块包含两个核心组件,即 DW-Conv 和 EW-MHSA,这两个组件可以充分利用 CNN 的效率来建模短距离依赖同时结合 Transformer 的动态建模能力来学习长距离交互。最后,通过以不同的规模堆叠 iRMB 模块搭建了一个高效的类 ResNet 架构——EMO,最终在 ImageNet-1K、COCO2017 和 ADE20K 三个基准测试的大量实验...
具体地,该模块包含两个核心组件,即 DW-Conv 和 EW-MHSA,这两个组件可以充分利用 CNN 的效率来建模短距离依赖同时结合 Transformer 的动态建模能力来学习长距离交互。最后,通过以不同的规模堆叠 iRMB 模块搭建了一个高效的类 ResNet 架构——EMO,最终在 ImageNet-1K、COCO2017 和 ADE20K 三个基准测试的大量实验...