H-MHSA模块很容易插入到任何CNN架构中,并且可以通过反向传播进行训练。作者称这种新的Backbone为TransCNN,它本质上继承了transformer和CNN的优点。实验证明,TransCNN在图像识别中具有最先进的准确性。 2Vision Transformer回顾 大家应该都很清楚Transformer严重依赖MHSA来建模长时间依赖关系。假设 为输入,其中N和C分别为Token...
受这种现象的启发,作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块 (Inverted Residual Mobile Block, iRMB),它吸收了类似 CNN 的效率来模拟短距离依赖和类似 Transformer 的动态建模能力来学习长距离交互。所提出的高效模型 (Efficient MOdel, EMO) 在 ImageNet-1K、COCO2017 和 ADE20K 基准上获取...
遵循简单有效的设计原则,作者进一步实例化了一个面向移动端应用的iRMB基础模块(Inverted Residual Mobile Block,倒残差移动模块),其同时具备CNN的静态短程建模能力和Transformer的动态长程特征交互能力,并进一步设计了仅由iRMB构成的EMO, Efficient MOdel轻量化主干模型。 广泛的实验证明了提出方法的有效性,比如: 1M/2M...
受这种现象的启发,作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块 (InvertedResidualMobileBlock,iRMB),它吸收了类似 CNN 的效率来模拟短距离依赖和类似 Transformer 的动态建模能力来学习长距离交互。所提出的高效模型 (EfficientMOdel,EMO) 在 ImageNet-1K、COCO2017 和 ADE20K 基准上获取了优异的...
受这种现象的启发,作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块 (InvertedResidualMobileBlock,iRMB),它吸收了类似 CNN 的效率来模拟短距离依赖和类似 Transformer 的动态建模能力来学习长距离交互。所提出的高效模型 (EfficientMOdel,EMO) 在 ImageNet-1K、COCO2017 和 ADE20K 基准上获取了优异的...