与传统的基于Transformer的模型相比，RetNet中提出的Retention使用显式衰减来建模一维距离的先验知识，这是...
首先在图像分类任务中,可以看到这一架构大幅超越了先前基于transformer的DeiT架构,与最先进的卷积模型相比也实现了速度与精度的平衡。值得注意的是下表中的卷积模型来自于架构搜索,而这里使用的基础型Swin-Base则还有很大的提升空间。 同样在目标检测任务中,本文提出的架构不仅超过了DeiT,同时也大幅优于各种基于卷积的先进...
不同感受野下获取的物体的信息是不同的,小的感受野可能会看到更多的物体细节,对于检测小目标也有很大的好处,而大的感受野可以感受物体的整体结构,方便网络定位物体的位置,细节与位置的结合可以更好地得到具有清晰边界的物体信息,因此,结合了多尺度金字塔的模型往往能获得很好地效果。在Res2Net中,特征k2经过3×3卷积后...
Transformer 是一种用于自然语言处理(NLP)和其他序列到序列任务的深度学习模型架构,由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出。Transformer 的主要创新在于引入了自注意力机制(self-attention mechanism),这使得模型在处理序列数据时表现出色,特别是在捕捉长距离依赖关系和并行计算方面。
Swin Transformer将transformer结构与cnn的思想相结合,提出了一个可以广泛应用到各个计算机视觉领域的backbone,在检测、分类和分割等任务的数据集上都呈现出很好的效果,可以应用于很多对精度有较高要求的场景。Swin Transformer之所以能有这么大的影响力主要是因为在 ViT 之后,它通过在一系列视觉任务上的强大表现 ,进一步证...
与其他 SOTA 视觉 Transformer 模型相比, DAT 在具有相似计算复杂性的情况下在 Top-1 精度上实现了显著提高。DAT 在所有三个尺度上都优于 Swin Transformer [26]、PVT [36]、DPT [7] 和 DeiT [33]。没有在 Transformer 块 [13, 14, 35] 中插入卷积,或在补丁嵌入 [6, 11, 45] 中使用重叠卷积,DAT ...
超强动画,一步一步深入浅出解释Transformer原理!这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧!——(人工智能、深度学习、机器学习、AI) 2170 22 2:58:53 App 2025最好出创新点的方向:CNN-LSTM-Attention!神经网络时间序列预测代码逐行解读!(人工智能/深度学习) 695 21 2:12:47 App 基于DeepLab模型实现医学...
已跪!这绝对是全网公认最强的Transformer实战教程!VIT/Swin/DETR/Medical模型全详解,比刷剧还爽!共计58条视频,包括:第一章 课程介绍、人工智能学习路线图、第二章 Transformer在视觉中的应用VIT算法:1-transformer发家史介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM八大神经网络!机器学习|卷积神经网络|pytorch coward咿呀咿 660 50 最适合初学者的【人工智能入门】教程!清华大佬140集精讲,终于把人工智能讲得这么简单了!(机器学习丨深度学习丨神经网络) 今晚一起嗦粉叭 2739 23 终于有人把Transformer在视觉领域的应用模型...
继Swin Transformer之后，微软在去年11月份发布了Swin Transformer V2，提供了一个更大的模型容量和更高的分辨率解决方案。SwinV2-G模型参数量高达30亿，图像分辨率达到1536x1536。在多个任务上，基于SwinV2-G的模型达到了顶尖水平：在ImageNet V2上取得84.0%的top1准确度，在COCO数据集上的box/mask mAP...