To address these issues, we propose a novel patch-based transformer (PatchFormer). The proposed architecture incorporates a Dual Patch-wise Attention Network (DPAN), which effectively captures global correlation
DePatch模块可以作为一个即插即用的模块,嵌入到不同的Transformer结构中,以实现端到端训练。作者将DePatch模块嵌入到Pyramid Vision Transformer (PVT)中,得到一个新的Transformer结构,Deformable Patch-based Transformer (DPT) 。 最后作者在分类和检测任务上进行了实验,结果表明,DPT在ImageNet分类上的准确率为81.9%;...
DPT: Deformable Patch-based Transformer for Visual Recognitionarxiv.org/pdf/2107.14467.pdf 代码:github.com/CASIA-IVA-La Abstract: 作者提出了一种新的Deformable Patch(DePatch)模块,可以自适应地将图像分割成不同位置和大小的patch,而不是原先ViT中固定大小的patch。这样一来,可以避免对语义信息的破坏。同...
DePatch模块可以作为一个即插即用的模块,嵌入到不同的Transformer结构中,以实现端到端训练。作者将DePatch模块嵌入到Pyramid Vision Transformer (PVT)中,得到一个新的Transformer结构,Deformable Patch-based Transformer (DPT) 。 最后作者在分类和检测任务上进行了实验,结果表明,DPT在ImageNet分类上的准确率为81.9%;...
目前,Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功,但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch,然后进行embedding,但这可能会破坏图像中的语义。 为了解决这个问题,作者提出了一个可变形的分patch(DePatch)模块,它以数据驱动的方式将图像自适应地分割成具有不同...
DePatch模块可以作为一个即插即用的模块,嵌入到不同的Transformer结构中,以实现端到端训练。作者将DePatch模块嵌入到Pyramid Vision Transformer (PVT)中,得到一个新的Transformer结构,Deformable Patch-based Transformer (DPT) 。 最后作者在...
In this repository, code and models for a Deformable Patch-based Transformer (DPT) are provided. As this field is developing rapidly, we are willing to see our DePatch applied to some other latest architectures and promote further research. ...
EdgeFormer: Local Patch-based Edge Detection Transformer on Point CloudsEnvironmentsPCL 1.8.1Python 3.7.16Pytorch 1.8.1CUDA 11.1cuDNN 8.0.5DatasetWe used Chunk 0000 of the ABC dataset and PartNet dataset.UsagePre-processingFor the point clouds from the ABC dataset, the normal vectors are ...
Zhao, C., Dong, C., Cai, W.: Learning a physical-aware diffusion model based on transformer for underwater image enhancement. Preprint arXiv:2403.01497 (2024) Jiang, H., Luo, A., Fan, H., Han, S., Liu, S.: Low-light image enhancement with wavelet-based diffusion models. ACM Tran...
DINO则采用基于视觉Transformer的自监督师生框架,通过多视角训练策略使ViT模型预测教师网络的软化输出,从而学习到适用于下游任务的鲁棒高质量特征。DINOv2融合了DINO的思想与块级重建技术[49],并扩展到更大规模的架构和数据集。DINO提取的特征非常适合异常检测任务,因其同时包含局部和全局信息,对多视角和裁剪具有鲁棒性,...