CNN 和 Swin Transformer 的异同 Swin Transformer 这篇论文的提出是里程碑式的,使得 Vision Transformer 在处理计算机视觉任务时不再有明显短板,也引发了许多关于CNN 和 Swin Transformer 的异同的思考。 相似点 操作都在 window 里(卷积核通常为 3 \times 3 到7 \times 7 大小的窗口 vs W-MSA) 都是金字塔结...
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。 并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。 编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字)。解码组件部分也是由相同数...
使得 Vision Transformer 的显存占用不再是个瓶颈。然而 W-MSA 也不是完美的，将注意力限制在窗口中也...
最近,Transformer在视觉任务方面取得了重大进展。将Transformer架构引入视觉问题的尝试大致可以分为两种类型: 将Transformer结构视为CNN的强大补充,采用混合架构,将注意力机制与卷积网络相结合,试图利用两者的优势; 致力于探索一个完全的注意力模型,相信Transformer将在不久的将来打败CNN结构,注意力机制将成为下一代的基本构...
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。 1.1 Attention 注意力机制 人生来就有注意力...
Transformer是一个序列到序列的模型,这使得它更容易组合多模态数据,从而在网络架构设计中提供更大的灵活性; 从注意力机制出发的远程建模能力,释放了传统的基于CNN或基于RNN模型的局限性。 视觉目标跟踪是一个具有悠久历史的具有挑战性的研究课题。许多问题仍然没有得到很好的解决,包括被遮挡或失去视觉后的重新定位,相似...
与过去不同,RNN和CNN分别在自然语言处理和计算机视觉领域占主导地位,而Transformer架构在各种模态和领域中都表现出色。 Transformer中的先验知识 为了增强Transformer模型的性能,已经进行了大量尝试,将先验知识引入其中。最初的Transformer使用三角函数位置编码为每个Token提供位置信息。Swin Transformer提出了使用相对位置编码作为...
Transformer是一个序列到序列的模型,这使得它更容易组合多模态数据,从而在网络架构设计中提供更大的灵活性; 从注意力机制出发的远程建模能力,释放了传统的基于CNN或基于RNN模型的局限性。 视觉目标跟踪是一个具有悠久历史的具有挑战性的研究课题。许多问题仍然没有得到很好的解决,包括被遮挡或失去视觉后的重新定位,相似...
视觉transformer(ViT)最近在各种计算机视觉任务中证明了巨大的成功,并受到了相当多的关注。与卷积神经网络(CNNs)相比,ViT具有更强的全局信息捕获能力和远程交互能力,表现出优于CNNs的准确性,特别是在扩大训练数据大小和模型大小时[An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale,Coatnet...
1.本技术涉及视频领域,具体涉及基于swin transformer的视频帧插帧模型的处理方法、装置及处理设备。 背景技术: 2.随着技术的发展,电视、平板或者手机等播放设备都能够支持更高帧率的视频,但受限于网络传输、拍摄丢帧或者后期编辑等技术原因,线上视频帧率与实际视频帧率差距较大,用户在观看视频时若处于实际视频帧率较低的...