MAE是由凯明大神提出的,在CV领域中,Masked Autoencoders(MAE)是一种scalable的自监督学习器。MAE方法很简单:我们随机mask掉输入图像的patches并重建这部分丢失的像素。 MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导...
首先，Transformer 模型由于缺乏固有的归纳偏置属性，这也意味着在小数据量的情况下它是很难“硬train一...
MAE是由凯明大神提出的,在CV领域中,Masked Autoencoders(MAE)是一种scalable的自监督学习器。MAE方法很简单:我们随机mask掉输入图像的patches并重建这部分丢失的像素。 MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导...
Methods: In this paper, an effective model named Swin Denoising AutoEncoder (SwinDAE) is proposed. Specifically, SwinDAE uses a DAE as the basic architecture, and incorporates a 1D Swin Transformer during the feature learning stage of the encoder and decoder. SwinDAE was first pre-trained on ...
本周论文主要包括微软亚研团队提出一种升级版SwinTransformer;字节跳动、约翰霍普金斯大学等机构组成的联合团队,提出了适用于视觉任务的大规模预训练方法 iBOT,该方法在十几类任务和数据集上刷新了 SOTA 结果,在一些指标上甚至超过了 MAE 。 目录: N-grammer: Augmenting Transformers with latent n-grams ...
Swin Transformer结构 Patch Partition和Patch Embedding就是我们在Vit中说过的先把图像切成块，然后再做一...
当然,在此文《视频生成的原理解析:从Gen2、Emu Video到PixelDance、SVD、Pika 1.0、W.A.L.T》的第六部分你会看到,已有最新的研究把Transformer用做扩散模型的骨干网络 DDPM也有些类似VAE,也可以将其当做一个encoder-decoder的结构,但是有几点区别: 扩散过程是编码器一步步的走到,而且是一个固定的过程;而VAE的编...
3. Liu Z, Lin Y, Cao Y et al (2021) Swin transformer: hierarchical vision transformer using shifted windows. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp 9992–10002 4. He K, Chen X, Xie ...
该模型将Swin Transformer作为图像编码器,并采用多种类型的提示,包括从一个给定的边界框生成的基于框的点和涂抹。此外,模型在图像编码器与 Mask 解码器之间建立了跳接。在 "在笔记本电脑上进行医学图像中的任意分割"(CVPR 2024)的挑战中,作者的方法在分割性能和速度之间取得了良好的平衡,显著提高了与其他模式相比的...
Wu Q, Yang T, Liu Z (2023) DropMAE: masked autoencoders with Spatial-Attention dropout for tracking tasks. IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) Liu Z, Lin Y et al (2021) Swin transformer: hierarchical vision transformer using shifted windows. IEEE/CVF internationa...