论文笔记DC Swin:一种基于高分辨率语义分割方案的transformer 引入Swin Transformer作为backbone来提取上下文信息,并设计了一种密集连接的特征聚合模块(DCFAM)解码器来恢复分辨率并生成分割图。 Swin Transformer作为编码器,DCFAM作为解码器 Swin四个阶段的输出被一个标准的1×1卷积处理,以产生四个层次的特征。选择在Image...
Swin Transformer的这些特性使其能够与广泛的视觉任务兼容,包括图像分类(在ImageNet-1K上的top-1准确率为87.3%)和密集预测任务,如目标检测(在COCO testdev上,框AP为58.7,掩码AP为51.1)和语义分割(在ADE20K val上,mIoU为53.5)。在COCO物体检测和ADE...
CV 图像领域的Transformer-Swin Transformer 详细讲解Swin Transformer原理 notebook链接 CV CV领域的Transformer模型DETR在目标检测任务中的应用 详细讲解DETR原理及代码解析 notebook链接 返回⤴️ 👉书籍类 《动手学深度学习》paddle版 本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PaddlePaddle实现。原书作者:...
.jpg" alt="drawing" width=500> 简短来说,一张图片首先被送入骨干网络 (backbone) 里面来获取一系列,在论文中,骨干网络既可以是 [ResNet](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/resnet) 也可以是 [Swin Transformer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/swin)。接下来...
《A ConvNet for the 2020s》这篇论文我愿称之为全年最佳,因为作者们能够设计出一种纯卷积架构,其性能优于诸如 Swin Transformer 等流行的视觉 Transformer(当然,也优于在它之前出现的所有卷积神经网络)。 当卷积神经网络不仅应用于分类,还用于目标检测和实例...
尽管PointNeXt-XL是所有具有代表性的基于点的网络[30,43,15,56]中最大的模型之一,但其参数数量(44M)仍低于图像分类中的小型网络,如Swin-S[25](50M)、ConNeXt-S[26](50M和ViT-B[8](87M),并且与它们的大型变体(包括Swin-L(197M)、ConvNeXt-XXL(350M)和ViT-L(305M))相去甚远。在这项工作中,我们没...
论文:https://arxiv.org/abs/2107.06263 本文是华为诺亚与悉尼大学在Transformer+CNN架构混合方面的尝试,提出了一种同时具有Transformer长距离建模与CNN局部特征提取能力的CMT。相比之前的各种Transformer变种,本文更倾向于将Transformer的优势集成到CNN中。整体架构采用了ResNet的分阶段架构,Normalization方面采用CNN中常用的BN...
以提高海产品的检测精度.基于YOLOv5目标检测算法,本文创建了两种C3模块.一种是改进了高层特征的C3模块,将高层特征的C3模块与Swin Transformer相结合,命名为C3STR模块... 韩英杰 - 辽宁科技大学 被引量: 0发表: 2023年 STR260隧道掘进机在公路隧道施工中的应用 在"一带一路"国家级顶层战略的时代背景下,公路道路...
任职要求: 1、精通 TensorFBOSS直聘low/PyTorch, Ray/DeepSpeed/NVIDIA Megatron ,熟悉上述系统的内部运行机制; 2、熟悉各类优化算法与模型架构, 熟悉 Python 或 C++ 的优化算法库, 包括各类基于梯度的经典算法与经典模型 (BERT, GPT-3, Swin Transformer, ViT, MLP-Mixer); 3、熟悉 SaaS、架构、编译器、网络、...
熟悉经典的CNN与ViT网络,包括但不限于基础的CNN backbone网络及SwinTransformer等ViT backbone; 4.熟悉场景的LLM prompt方式,具备一定的prompt编写能力; 5.了解常见的视频编解码操作,可以熟练使用ffmpeg; 6.在以下至少一个领域有深入的研究:目标检测、语义分割、视频理解、多模态融合、大语言模型微调; 7.良好的沟通...