代码:github.com/thuml/Flowfo 1. 引言 追求任务通用模型是基础模型研究领域的核心目标之一,也是深度学习研究通向高级智能的必经之路。 近年来,得益于注意力机制(Attention Mechanism)的通用关系建模能力,Transformer在众多领域已经展现出了优秀的效果,并且逐步呈现出通用模型的态势。但是,其核心组件注意力机制随着输入序列...
https:// 源代码:https://github.com/drinkingcode 一、算法框架 FlowFormer光流算法框架 二、源码解读 2.1 FlowFormer源代码解读 根据算法框架,我们先看一下FlowFormer类的代码,具体如下 #FlowFormer类,对应Fig.1 算法框架 class FlowFormer(nn.Module): def __init__(self, cfg): super(FlowFormer, self)....
Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options main 1Branch0Tags Code This branch is4 commits behindthuml/Flowformer:main. Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit wuhaixu2016 ...
Official implementation of "Mobile Attention: Mobile-Friendly Linear-Attention for Vision Transformers in PyTorch". To run the code, you can refer to https://github.com/thuml/Flowformer. - thuml/MobileAttention
这里作者也在Github上开源了该项目的代码:https://github.com/drinkingcoder/FlowFormer-Official。FlowFormer的整个流程如下:首先由图像对构建4D cost volume成本编码,将成本编码到一个新的潜在空间中具有交替组转换器(AGT)层的成本内存中,并通过一个带有动态位置成本查询的循环Transform解码器对位置 ...
代码：https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer，本文提出的Flowformer模型，具有以下特点：线性复杂度，可以处理数千长度的输入序列；没有引入新的归纳偏好，保持了原有注意力机制的通用建模能力；任务通用，在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。1. 问题分析 标准的...
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2202.06258.pdf 代码链接: https://github.com/thuml/Flowformer 一、引言 追求任务通用模型是基础模型研究领域的核心目标之一,也是深度学习研究通向高级智能的必经之路。 近年来,得益于注意力机制(Attention Mechanism)的通用关系建模能力,Transformer在众多领域已经展现出了优秀的效果...
代码:https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。
代码:https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。
代码:https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。