成本10w刀的JetMoE MoE的top-p routing 对MoE模型的一些观察 从dense到MoE -- sparse upcycling MoE路...
我认为，在图像和文本任务上，两者的注意力区域是不同的：对于文本，尤其是长文本，他的注意力包括了很...
ViT vs Swin Transformer ViT 和 Swin Transformer 的区别 1. 架构设计 ViT (Vision Transformer): ViT 直接将图像分割成固定大小的非重叠小块(patches),然后将每个小块展开成一个向量,并将这些向量序列作为输入送入标准的T
文章最后概述了Swin Transformer V2的模型配置与实验结果，强调了其通过扩展容量和分辨率缩小了视觉模型与语言模型之间的差距，促进了两个领域的联合建模。综上所述，本文系统地探讨了Swin Transformer中window-size和patch-size的区别，通过提出和应用创新技术，成功地将模型扩展到30亿参数量，实现了在视觉领域...
卷积神经网络需要通过训练将图像的输入信息和输出信息建立直接的联系，通过卷积计算参数的连续调优，不断较...
1、这篇论文的工作是直接拿NLP领域中标准的Transformer来做计算机视觉的问题,跟之前用自注意力的那些工作的区别在于,除了在刚开始抽图像块的时候,除此之外就再也没有引入任何图像特有的归纳偏置了,这样的好处就是不需要对计算机视觉有多少了解,可以直接把图片理解成由图像块组成的序列,然后就可以直接拿NLP中一个标准...
VIT和Swin Transformer | VIT模型和Swin Transformer模型都是近年来在计算机视觉领域中备受关注的模型。它们都是基于Transformer架构的模型,但在细节上有很大的不同。 一、VIT模型和Swin Transformer模型的区别 1. 图像分块方式不同 VIT模型将图像分成固定大小的小块,每个小块都被视为一个“图像片段”,并通过Transforme...
Swin Transformer将参数缩放到30亿，并使其在高达1536×1536分辨率的图像进行训练。在四个视觉基准上分别...
不像以前那种图片叠加的方法，Sora采用了Transformer加上扩散模型的魔法路线，让视频更连贯、更准确。这和...