CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增多。 为了方便同学们了解CNN-Transformer的最新进展与研究思路,学姐这次就和大家分...
实战三:分类器的部署与优化:CNN部署、Transformer的部署及优化; 实战四:YOLO v8的部署与优化:检测/分割的部署、前/后处理优化、模型瓶颈分析与优化策略; 实战五:开源项目BEVFusion的部署与优化:BEVFusion框架详解、NVIDIA-AI-IOT部署BEVFusion及分析! 课件代码一应俱全 细致的讲解,不光要有理论,代码及实践也一定要...
4.5 Transformer的优点 4.6 Transformer的缺点 4.7 Pytorch代码实现 一、前言 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型...
Contextual Transformer Block 传统的自注意力机制中只学习成对的查询键关系,忽略了相邻键之间的丰富上下文。因此,我们构建了一个新的 Transformer 模块 Contextual Transformer (CoT),它将上下文信息挖掘和自注意力学习集成在一起,通过充分利用了相邻键之间的上下文信息以促进自注意力学习,并增强输出聚合特征图的表达能力...
itransformer模型里加入cnn或lstm代码,Transformer模型在建模长范围交互方面取得了巨大的成功。然而,他们的规模与输入长度的平方和缺乏归纳偏差。在处理高维视频时,这些限制可能会进一步加剧。正确的视频建模,可以跨度从几秒到几小时,需要处理长范围交互。这使得Transf
为了提高视觉表示能力，本文提出了一种新颖的Transformer模块——Contextual Transformer（CoT），旨在通过上下文信息指导动态注意力矩阵的学习。CoT模块首先通过3x3卷积对输入键进行上下文编码，生成静态上下文表示。接着，将编码后的键与输入查询连接，并通过两个连续的1x1卷积学习动态多头注意力矩阵。最后，将学习...
为进一步提高模型的性能,我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合,提出了CNN-Transformer混合架构。目前,它已经成为我们研究视觉任务、发文章离不开的模型。针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。
全搞定!基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速!完整课程咨询小助理微信:AIDriver004 自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)①YOLOv3~YOLOv8/YOLOX/PPYOLO系列全栈学习教程②国内首个BEV感知全栈学习教程(纯视觉+多传感器融合方案)③多传感器融合中的毫米波雷达...
创新模型LSTM+Transformer: 训练集上的MAE/MSE/MAPE1.5886282463946906 0.1361822564577711 12.143780976027003 测试集上的MAE/MSE/MAPE 1.5218126086705164 0.09994232432758583 11.315931018727568CNN-GRU模型: 训练集上的MAE/MSE/MAPE 1.9424601734105615 0.26194007568957506