具体来讲,就是Transformer+BEV+占用网络。 Transformer+BEV+占用网络 一方面,BEV可以高效表达自动驾驶系统周围的丰富空间信息;另一方面,Transformer在处理序列数据和复杂上下文关系方面展现了独特优势。两者结合可以充分利用BEV提供的环境空间信息,以及 Transformer在多源异构数据建模方面的能力,实现更精确的环境感知、更长远的运...
通过这样做,Transformer的输入向量也将受到补丁内像素排列的影响,通过这样做,作者设法进一步提高了各种计算机视觉任务的性能。 TimeSformers 鉴于Transformer 首先在 NLP 中取得了巨大成功,然后在其应用于图像方面取得了巨大成功,2021 年,Facebook 研究人员也尝试将这种架构应用于视频。 直观地,很明显可以做到这一点,因为我...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
【导读】在Transformer当道的今天,CNN的光芒逐渐被掩盖,但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA、微软发表论文,他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN,并且提出一个两阶段训练框架,性能提升了9%。 Visual Transformer(ViT)在计算机视觉界可以说是风头无两,完全不使用卷积神经网络(CNN) 而只...
对于Transformer Explainer,一众网友给出了很高的评价。有人表示,这是非常酷的交互式工具。 有人称自己一直在等待一个直观的工具来解释自注意力和位置编码,就是 Transformer Explainer 了。它会是一个改变游戏规则的工具。 还有人展示了类LLM可视化中文项目。
如何在检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景套用Transformer结构,Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型全详解!如何在检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景套用Transformer结构,SCV视觉与图像处理编辑于 2024年11月21日 21:25 给大家整理了一份Transformer学习资料包 1,Swin、BERT、VIT、DETR四大Transformer...
Transformer是一种在自然语言处理（NLP）领域具有革命性意义的架构。它诞生于对传统序列处理模型（如循环神经网络RNN及其变体LSTM、GRU）局限性的突破需求。传统的RNN类模型在处理长序列数据时存在梯度消失或梯度爆炸问题，并且难以进行并行计算。Transformer首次出现在论文《Attention is All You Need》中，它完全基于注意力...
DMME 以高计算效率统一了N:M稀疏transformer中的密集-密集和稀疏-密集 MatMuls。当它执行稀疏 - 密集 MatMuls 时,只加载非零权重参数并选择相应的激活函数来计算,从而提高计算效率。 DMME 的架构如下图所示。采用两级层次结构设计: • (Hier-1)H 并行处理子阵列:用于注意力机制的并行密集-密集MatMuls、线性...
transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。 transformer概述 ...
最近,UViT 被呈现为用于对象检测的单尺度 Transformer。 UViT 在目标检测指标下研究普通 ViT 主干的网络宽度、深度和输入分辨率。 提出了一种渐进式窗口注意策略来解决高分辨率输入问题。 与在预训练期间修改架构的 UViT 不同,我们的研究侧重于没有先验规范的原始 ViT 架构进行检测。 我们的研究保持了主干的任务不...