代码:github.com/qhfan/RMT 论文:arxiv.org/abs/2309.1152 CVPR 2024 论文和开源项目合集请戳—>github.com/amusi/CVPR20 近年来,Vision Transformer(ViT)在计算机视觉社区中受到越来越多的关注。 然而,ViT 的核心组件 Self-Attention 缺乏明确的空间先验,并且计算复杂度为二次方,从而限制了 ViT 的适用性。 为了...
结果表明,作者的RMT在所有比较中表现最好。对于RetinaNet框架,作者的RMT-T超越了FAT-B2 +1.1 AP,而S/B/L也优于其他方法。 对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN,RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule,RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以...
这期给大家主要介绍RTDETR最新的一期更新:1. 新增CVPR2024-RMT主干,并支持RetBlock改进RepC3.2. 新增2024年新出的Efficient Local Attention,并用其对HSFPN进行二次创新.3. 使用CVPR2021-CoordAttention对HSFPN进行二次创新.RTDETR改进项目汇总:https://blog.csdn.net/qq_
@inproceedings{fan2023rmt, title={RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers}, author={Qihang Fan and Huaibo Huang and Mingrui Chen and Hongmin Liu and Ran He}, booktitle={CVPR}, year={2024} }About (CVPR2024)RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformer Resources Readme Activity ...
对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN,RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule,RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以上结果表明,RMT明显优于其同类算法。 4.3. 语义分割 语义分割的结果可以在表4和表5中找到。所有的FLOPs都是以512×2048的分辨率...
对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN,RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule,RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以上结果表明,RMT明显优于其同类算法。 4.3. 语义分割 语义分割的结果可以在表4和表5中找到。所有的FLOPs都是以512×2048的分辨率...
因此,作者从自然预研处理领域的RetNet汲取灵感,提出了RMT。这是一个通用的带有空间先验的强大视觉主干网络。作者将RMT的时间衰减机制扩展到空间领域,提出了基于曼哈顿距离的空间衰减矩阵,在SA之前引入显式空间。并提出了一种适用于显示空间先验的注意力分解方法,从而减少计算复杂度。作者在实验中,RMT 在 ImageNet-1k ...
RMT:RetNet遇见视觉Transformer | CVPR2024 AI小怪兽 YOLO玩家 CSDN:AI小怪兽 公众号:计算机视觉大作战3 人赞同了该文章 本文独家改进:RMT:一种强大的视觉Backbone,灵活地将显式空间先验集成到具有线性复杂度的视觉主干中,在多个下游任务(分类/检测/分割)上性能表现出色! Transformer 在各个领域验证了可行性,在...