背景上,近年来基于Transformer和CNN的视觉基础模型取得巨大成功。有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合,设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network。 这篇文章提出了一种名为"Scale-Aware Modulation Transformer"(SMT)的新型Transformer结构,它充分结合CNN和Transformer的优势,减轻了SA的运算负担,同时又...
有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合,设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network。 这篇文章提出了一种名为"Scale-Aware Modulation Transformer"(SMT)的新型Transformer结构,它充分结合CNN和Transformer的优势,减轻了SA的运算负担,同时又解决了浅层的CNN局部特征捕捉能力的痛点。 在文章中,作者设计了...
最后,在完成了SAM的设计后,即可搭建本文的视觉Backbone:Scale-Aware Modulation Transformer(SMT),如图11所示。整体上SMT的架构仍旧遵循了(就当前而言)对下游任务友好的层次化结构。 为了提升综合性能,作者团队还提出了所谓的“Evolutionary Hybrid Network”(EHN)的概念,其核心思想就是混合堆叠SAM和MSA(Multi-head Self-...
This repo is the official implementation of "Scale-Aware Modulation Meet Transformer". 📣 Announcement 18 Jul, 2023:The paper is available onarXiv. 16 Jul, 2023:The detection code and segmentation code are now open source and available!
(2016). Supervised transformer network for efficient face detection. In Proceedings of European conference on computer vision (pp. 122–138). Chen, L., Papandreou, G., Kokkinos, I., Murphy, K., & Yuille, A. L. (2015). Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully ...
背景上,近年来基于Transformer和CNN的视觉基础模型取得巨大成功。有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合,设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network。 这篇文章提出了一种名为"Scale-Aware Modulation Transformer"(SMT)的新型Transformer结构,它充分结合CNN和Transformer的优势,减轻了SA的运算负担,同时又...
其中attention前向传播代码如下,ca_attention的ca应该是cross-group information aggregation 的意思。看代码就是论文图中的SAM模块,即Scale-Aware Modulation。 先将特征图的通道分成num_heads组,此时形状为[num_heads,batch,C/num/heads,h,w],对每个组使用不同卷积核大小的深度卷积,并将结果cat起来,此时形状为[bat...