CNN和Transformer是两种不同的模型,它们在不同的任务上都表现出了出色的表现。在某些情况下,可以将它们结合起来以实现更好的性能。例如,在图像分类任务中,可以使用CNN来提取图像特征,并使用Transformer来对这些特征进行分类。在这种情况下,CNN和Transformer的优点都可以得到充分利用,以实现更好的性能。 6、自适应计算 ...
答案:我就说到了curriculum learning里面的sample reweight和增加模型复杂度;还有一些特征工程;然后问了常用的特征工程的方法; 7:(简历里面写了VAE和GAN还有RL,牛逼吹大了)VAE和GAN的共同点是什么,解释一下GAN或者强化学习如何引用到你工作里面的; 答案:略 传统机器学习 1:SVM的dual problem推导; 2:random forest...
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人工智能研究所 Swin transformer的创新点 | swin transformer模型在继承注意力机制的基础上,结合了CNN卷积神经网络的优点,对特征图进行了4倍,8倍,16倍的下采样(下图左上),这样就可以大大增加实例分割与对象检测的精确度。但是vision transformer模型一直采用的是16倍的下采样。这样特征图也维持16倍的下采样,针对...
CV视觉Swin transformer | Swin Transformer是基于Transformer的架构,但是与传统的Transformer不同,Swin Transformer还借鉴了CNN卷积神经网络的优点,把NLP领域强大的注意力机制与计算机视觉领域强大的卷积操作结合起来,打造出了全新的模型设计。 我们知道注意力机制的计算是不会改变尺寸维度的,这就意味着当把注意力机制使用在...
- CNN、Transformer和Uniformer等传统方法在解决视频理解问题上存在不足。 - Mamba是一种新的视频理解技术,利用选择性状态空间模型(SSM)实现了高效的视频理解。 - VideoMamba是基于Mamba的纯SSM模型,专为视频理解而设计。 - VideoMamba在视觉领域的可扩展性、短期动作识别、长视频理解和与其他模态的兼容性方面表现出优...