)。ViT 的核心思想,从论文标题《An Image is Worth 16 x 16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》就能看出来:把图像分割成 16 × 16 的像素块(Patch),每个像素块相当于文本的一个词(Token),然后直接套用文本的 Transformer 模型。与文本 Transformer 相比,ViT 多了以下两个步骤:...
作为对比,CNN based 模型 MobileNet-v2 参数规模为13M,ResNet34 模型参数规模 85M 文章的主实验如下,使用不同规模数据集预训练,比较其与 CNN 模型的性能 可见,在数据量较小时,无论是在ImageNet还是JFT数据集,BiT(以ResNet为骨干的CNN模型)准确率相对更高,但是当数据集量增大到一定程度时,ViT模型略优于CNN模型...
2020年,在名为「An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale」的文章中,谷歌研究团队开始使用Transformer架构进行计算机视觉的研究,而非卷积神经网络(CNN)。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 虽然卷积的图像局部特征提取是许多计算机视觉问题的有力解法,但Transformer的注意...
自然语言处理(NLP)曾被誉为“人工智能皇冠上的明珠”,现如今,随着大语言模型(LLM)变得愈发智能和自主,NLP模型似乎已“王气黯然”。 通过广泛的对齐训练,LLM不仅掌握了传统的NLP任务,如问答、自然语言推理和文本摘要,在理解人类意图和执行指令方面也展示出了令人印象深刻的能力。此外,LLM也被用于社交和游戏语境中的各...
An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale, 2021. Kumar. The illustrated image captioning using transformers. ankur3107.github.io, 2022. Carion等. End-to-end object detection with transformers, 2020. Marzal 和 Vidal. Computation of normalized edit distance and ...
2020年,在名为「An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale」的文章中,谷歌研究团队开始使用Transformer架构进行计算机视觉的研究,而非卷积神经网络(CNN)。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 虽然卷积的图像局部特征提取是许多计算机视觉问题的有力解法,但Transformer的注意...
2020年,在名为「An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale」的文章中,谷歌研究团队开始使用Transformer架构进行计算机视觉的研究,而非卷积神经网络(CNN)。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 虽然卷积的图像局部特征提取是许多计算机视觉问题的有力解法,但Transformer的注意...
2020年,在名为「An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale」的文章中,谷歌研究团队开始使用Transformer架构进行计算机视觉的研究,而非卷积神经网络(CNN)。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.11929 虽然卷积的图像局部特征提取是许多计算机视觉问题的有力解法,但Transformer的注意...
RT: a Retrieving and Chain-of-Thought framework for few-shot medical named entity recognition Others 2024-05 GitHub P-ICL: Point In-Context Learning for Named Entity Recognition with Large Language Models Arxiv 2024-06 GitHub Astro-NER -- Astronomy Named Entity Recognition: Is GPT a Good Domai...
[7] He T, Zhang Z, Zhang H, et al. Bag of tricks for image classification with convolutional...