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github.com/microsoft/Sw 一、从CNNs迈向Transformer 自从AlexNet在ImageNet上取得重大突破后,CNNs便主导着各个视觉领域的研究,从架构规模、卷积结构等方向持续演进,在深度学习的发展历史中大放异彩,作为基础网络为各式各样的视觉任务提供了强有力的特征抽取和表达,极大地促进了整个视觉领域的繁荣发展。 另一方面在自然...
通过位置编码,Transformer模型能够理解序列中的元素顺序,从而提高模型的性能。 2.4 Encoder与Decoder结构 Transformer模型通常由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,分别用于处理输入序列和生成输出序列。 编码器(Encoder): 多层自注意力机制:编码器通过多个自注意力层,逐层提取输入序列的特征。每一层自注意力机制...
This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" on Object Detection and Instance Segmentation. - SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection
swin transformer 目标检测 代码 目标检测代码看不懂 最近开始学习目标检测faster rcnn,首先看了很多博客讲解原理,然后从github上下载tensorflow版本的代码,代码太长看了好几天没明白,后来看到了chenyuntc的 simple-faster-rcnn-pytorch,还有作者写这份代码的心得,让我感觉很佩服,自认为目前阶段不能手写如此复杂的代码...
https://github.com/microsoft/Swin-Transformer(截至发稿4.5k star) https://github.com/SwinTransformer(截至发稿总和1.8k star)。 论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设? 论文设计了三个层次的实验来验证有效性: 1、系统级和state-of-the-art比较。在COCO物体检测和ADE20K语义分割评测集上,分...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.04553.pdfGitHub 地址：https://github.com/SwinTransformer/Transformer-SSL 方法介绍 自监督学习方法 MoBY 由 MoCo v2 和 BYOL 这两个比较流行的自监督学习方法组成，MoBY 名字的由来是各取了 MoCo v2 和 BYOL 前两个字母。MoBY 继承了 MoCo v2 中的动量设计、键队列...
其性能超过了以往的最新水平,COCO上的+2.7boxAP和+2.6maskAP和ADE20K上的+3.2MIou的大幅度提升,显示了变换型作为视觉主干的潜力。代码和模型在https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 1. 引言 卷积神经网络(CNNs)一直是计算机视觉建模的主流。从AlexNet[38]及其在ImageNet图像分类挑战中的革命性表现开始,...
GitHub 地址:https://github.com/SwinTransformer/Transformer-SSL 方法介绍 自监督学习方法 MoBY 由 MoCo v2 和 BYOL 这两个比较流行的自监督学习方法组成,MoBY 名字的由来是各取了 MoCo v2 和 BYOL 前两个字母。MoBY 继承了 MoCo v2 中的动量设计、键队列、对比损失,此外 MoBY 还继承了 BYOL 中非对称编码器...
获奖论文:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 作者机构:微软亚洲研究院 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 项目地址:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文提出了一种新的 vision Transformer,即 Swin Transformer,它可以作为计算机视觉的通用骨干。相比之前...