一直以来,Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,而今天由颜水成团队开源的新秀VOLO打破了这一宿命,成为了ImageNet数据上首个无需额外数据达到87.1%的模型。 近来,Transformer在CV领域遍地开花,取得了非常好的性能,指标屡创新高。但Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,不由产生出一种Transformer不过如此的感觉。...
1. Transformer(2017) 大名鼎鼎的Transformer,自从2017年出现之后,可以说彻底改变了NLP(Natural Language Processing:自然语言处理),其在深度学习的另一大领域CV(Computer Vision:计算机视觉),也同样带来了深远的影响,有一统NLP和CV的趋势。下图是Transformer以及其在这两个领域重要的模型(DL界真的越来越卷了): 参考 ...
Swin Transformer整体架构 窗口划分 Window Attention Shifted Window based Self-Attention Swin Transformer Block 实验结果 基于ImageNet的模型训练评估 数据预处理 批量数据读取 模型训练 模型评估 总结 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 深入理解CV领域的Transformer模型 - Swin Transformer 上...
而对于检测和分割这类问题,CNN方法已经很成熟,难以一下子用transformer替换掉,目前的工作都是CNN和transformer的混合体,这其中有速度和效果的双重考虑。 另外也要考虑到如果输入较大分辨率的图像,transformer的计算量会很大,所以ViT的输入并不是pixel,而是小patch,对于DETR它的transformer encoder的输入是1/32特征这都有...
本书主要以实战为主,基础理论篇主要讲解神经网络模型,结合常见的手写字识别、图像分类、车道线检测、人脸识别项目、实力分割等实战演练.更主要的特点在于,系统的整理了前沿的计算机视觉模型,例如注意力机制、跨界模型transformer、dert等新型深度学习模型。 适合掌握基本算法知识,一定编程能力的朋友入手。
本项目选取CV中的transformer模型TimeSformer进行项目开发,在UCF101数据集上训练、验证、评估 - 飞桨AI Studio
前言 本文提出了一种新的预训练模型架构(iTPN ),该架构由多个金字塔形的Transformer层组成。每个层都包含多个子层,其中一些是普通的self-attention和feed-forward层,而另一些则是新的pyramid层。Pyramid层是一种新的层类型,它被设计为对输入进行多粒度的表示学习。此外,iTPN 还使用了一些其他的技巧,以提高模型的鲁棒...
Transformer机制的出现是为了解决NLP领域内的问题而提出来的算法模型方法,现在想将Transformer算法机制应用在CV领域中。 输入:图片 (image) 输出:类别 (class) 「问题来了」:现在想尝试采用Transformer机制替换CNN机制,能否应用到图像分类算法中? 2 前情提要 ...
在视觉Backbone这个方向上,端侧我们有了GhostNet这种轻量的模型架构和系列算法。但是面对现在大算力,还没有什么特别好的思路,虽然在Vision Transformer的路上跟着大家也一起做了一点工作,但一直想利用最简单的卷积网络,尝试做出更强的效率和性能,在实际应用中也...
学员使用Transformer模型,练习CV领域应用最广泛的图像识别和目标检测任务。 专业团队严格打磨的课程内容,前沿且深入 课程内容经过前期数百小时的打磨设计,保证内容和项目节点设置合理,真正做到学有所得。 就业导向,目标明确 顺利完课后,优秀学员可获得字节、阿里、腾讯...