FlowFormer: A Transformer Architecture for Optical Flow Project Page FlowFormer: A Transformer Architecture for Optical Flow Zhaoyang Huang*, Xiaoyu Shi*, Chao Zhang, Qiang Wang, Ka Chun Cheung, Hongwei Qin, Jifeng Dai, Hongsheng Li ECCV 2022 TODO List Code release (2022-8-1) Models release...
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论文源代码: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).__init__() ...
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...
这里作者也在Github上开源了该项目的代码:https:///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 cost queries...
受网络流理论启发,本文提出任务通用的骨干网络Flowformer,实现线性复杂度,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。 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...
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。
This branch is 3 commits ahead of, 3 commits behind drinkingcoder/FlowFormer-Official:main.Folders and filesLatest commit rinze70 batch_size to 2 00b3288· Sep 28, 2022 History17 Commits alt_cuda_corr model&code Jul 26, 2022 assets first commit Jul 20, 2022 ...